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Registro 1 de 3
Autor: Infante, Saba - Rojas, Javier - Hernandez, Aracelis - Cartaya, Virginia
Título: Modelos de espacio estado basados en la distribución normal inversa Gaussiana: una aplicación al análisis de series de tiempo de la economía venezolana
Fuente: Estadística : Revista Semestral del Instituto Interamericano de Estadística. v.62, n.178. Instituto Interamericano de Estadística
Páginas: pp. 5-36
Año: jun. 2010
Resumen: El presente trabajo tiene como primer objetivo mostrar cómo funcionan los algoritmos computacionales: muestreador de Gibbs, filtro de Kalman, filtro de Kalman extendido y filtro de partículas con remuestreo, en el modelaje de series de tiempo. Un segundo objetivo que se propone es comparar el uso de estos algoritmos para modelar los estados desconocidos del sistema económico de Venezuela utilizando la distribución Normal Inversa Gaussiana (NIG), caso especial de las distribuciones Hiperbólicas generalizadas de Barndorff-Nielsen (1978). En el estudio se consideran modelos con estructuras lineales y no lineales, con errores Gaussianos y no Gaussianos; se analizan las series del Producto Interno Bruto (PIB) petrolero, y no petrolero; y la tasa de cambio Dólar a Bolívar de la economía Venezolana; también se realizó un estudio de simulación. Se demuestra que el estimador de la media a posteriori de los estados desconocidos del sistema se ajustan bien a las series verdaderas bajo los algoritmos propuestos cuando el modelo es lineal, independientemente si los errores son Gaussianos o no Gaussianos; mientras que cuando el modelo es no lineal (caso simulado), el filtro de partículas con remuestreo es el que mejor se comporta. Se estimaron las densidades a posteriori de los estados y se obtuvo densidades bimodales y trimodales, este resultado es una señal de que las series analizadas tienen un comportamiento no lineal, no estacionario y son volátiles. Además, se simularon muestras para comparar la eficiencia de los filtros y se utilizó como medida de bondad de ajuste la raíz cuadrada del error cuadrático medio empírico (RCECME). En este sentido, si el modelo es lineal todos los algoritmos tienen la misma eficiencia debido a que la RCECME de los valores estimados son pequeños, mientras que cuando el modelo es no lineal hay una marcada diferencia de la RCECME de valores estimados entre el filtro de Kalman extendido con respecto al muestreador de Gibbs y el filtro de partículas con remuestreo.
Palabras clave: METODO DE MONTE CARLO | DISTRIBUCION NORMAL INVERSA GAUSSIANA | MODELOS ESPACIO ESTADO |
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Registro 2 de 3
Autor: Tagliafichi, Ricardo A. - 
Título: La danza de los cisnes "blancos" y el cálculo de VaR
Fuente: Palermo Business Review : Revista de Management de la Universidad de Palermo, n.3. Universidad del Palermo. Facultad de Ciencias Económicas
Páginas: pp. 29-47
Año: jul. 2009
Resumen: Este artículo es una respuesta a Nassim Nicholas Taleb que, con la presentación de "El Cisne Negro", pretende denostar con justa razón las técnicas del cálculo de VaR que se usan en la actualidad, pero sin considerar posibles ajustes que una matemática más compleja y no lineal podría aportar a esta herramienta.
Decir que nada es predecible es una solución simplista del problema. Decir que como no se conocen todos los resultados posibles y se desconoce la posible aparición de un cisne negro, porque éste nunca ha aparecido, este cálculo de predicción es un GFI (Gran fraude Intelectual), es no diferenciar entre predicción, riesgo posible, y horizonte de predicción. Si esto fuese así las compañías de seguro estarían todas en quiebra.
No es mi objetivo desechar todo lo que El Cisne Negro expone, dado que no propone nada específico, sólo que mi idea es sacar las cosas buenas que expone y proponer una solución a lo que se manifiesta como "que no tiene solución".
Palabras clave: MATEMATICAS | MODELOS NO LINEALES | DISTRIBUCION NORMAL | VOLATILIDAD |
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Registro 3 de 3
Autor: Colegio de Graduados en Estadística
Título: Tablas estadísticas
Ciudad y Editorial: Buenos Aires : El Coloquio
Páginas: 114 p.
Año: imp. 1975
Palabras clave: DATOS ESTADISTICOS | DISTRIBUCION BINOMIAL | DISTRIBUCION DE POISSON | DISTRIBUCION NORMAL | PROBABILIDADES PUNTUALES | PROBABILIDADES ACUMULADAS | NUMEROS ALEATORIOS | DISTRIBUCION CHI CUADRADO | DISTRIBUCION SNEDECOR | DISTRIBUCION STUDENT |
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