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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorNieto Sánchez, Fabio Humberto
dc.contributor.authorCalderón Villanueva, Sergio Alejandro
dc.date.accessioned2019-06-29T13:40:12Z
dc.date.available2019-06-29T13:40:12Z
dc.date.issued2014-10
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52159
dc.description.abstractIn some fields, we are forced to work with missing data in multivariate time series, unfortunately the analysis in this context cannot be done as in the case of complete data. Bayesian analysis of multivariate thresholds autoregressive models(MTAR) with exogenous inputs and missing data is carried out. MCMC methods are used to obtain samples from the marginal posterior distributions, including threshold values and missing data. In order to identify autoregressive orders, we adapt the Bayesian variable selection method to the MTAR models. The number of regimes is estimated using marginal likelihood and product space strategies. The forecasting of the output vector is implemented finding its predictive distributions. Simulation experiments and real data examples are presented.
dc.description.abstractResumen. En algunos campos, nos vemos forzados a trabajar con datos faltantes en series de tiempo multivaridas, desafortunadamente el análisis en este contexto no puede ser hecho como en caso completo. El análisis de modelos multivaridos autoregresivos de umbrales(MTAR) con entradas exógenas y datos faltantes es llevado a cabo vía el enfoque Bayesiano. Los métodos MCMC son usados para obtener muestras de las distribuciones marginales aposteriori, incluyendo los valores de los umbrales y los datos faltantes. Con el objetivo de identificar los órdenes autoregresivos, el método Bayesiano de selección de variables es adaptado para modelos MTAR. El número de regímenes es estimado usando la versimilitud marginal y las estrategias de espacio producto. El pronóstico para el vector de salida es implementado encontrando sus densidades predictivas. Experimentos de simulación y ejemplos con datos reales son presentados.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de Estadística
dc.relation.ispartofDepartamento de Estadística
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematics
dc.titleBayesian Analysis of Multivariate Threshold Autoregressive Models with Missing Data
dc.typeTrabajo de grado - Doctorado
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/46427/
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.relation.referencesCalderón Villanueva, Sergio Alejandro (2014) Bayesian Analysis of Multivariate Threshold Autoregressive Models with Missing Data. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalBayesian Analysis
dc.subject.proposalBayesian variable selection
dc.subject.proposalMonte Carlo Markov Chain
dc.subject.proposalMissing data
dc.subject.proposalMultivariate threshold autoregressive model
dc.subject.proposalAnálisis Bayesiano
dc.subject.proposalSelección Bayesiana de variables
dc.subject.proposalCadenas de Markov Monte Carlo
dc.subject.proposalDatos Faltantes
dc.subject.proposalModelos multivariados autoregressivos de umbrales
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TD
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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