Ms.C. Energía
Páginas: 3 (722 palabras)
Publicado: 14 de enero de 2015
Instituto Tecnológico Autónomo de Mexico - ITAM
Diplomado de Econometría
Octubre, 2014
Análisis de Series de Tiempo - Autocorrelación Parcial
Cássio Borrás Santos
.
Autocorrelación1corresponde a la situación en que los términos de los residuos están correlacionados unos con los otros. Esto es lo que se pasa frecuentemente en las series de tiempo.
La autocorrelación de un procesoaleatorio describe la correlación entre los valores del proceso en diferentes puntos en el tiempo, como una función de los dos tiempos o de la diferencia de tiempo.
En una serie de tiempo losvalores están relacionados en momentos diferentes en el tiempo. Los valores pueden mostrar tendencias crecientes en el tiempo y también tener un comportamiento cíclico.
En el análisis de series detiempo, la función de autocorrelación parcial (FAP) juega un papel importante en los análisis de datos dirigido a la identificación de la medida del desfase en un modelo autorregresivo. El uso de estafunción se introdujo como parte de la metodología de Box-Jenkins,en la modelación de series temporales, donde mediante el trazado de las funciones de autocorrelación parciales se podría determinar losrezagos apropiados en modelos autorregresivos.
La función de autocorrelación parcial mide la “aportación” que las variaciones de una variable como yt tiene sobre otra variable yt-2 aislados losefectos de las posibles variables restantes, por ejemplo yt-1. Por el contrario, la función de autocorrelación ignora el hecho de que parte de la correlación que pueda existir entre, por ejemplo yt yyt-2, se debe a que ambas están correlacionadas con yt-1.
Pues bien, los distintos coeficientes de autocorrelación parcial de los modelos teóricos se denotan como φk,k , y los estimados paranuestra muestra como φ^k,k. La utilidad de los mismos se deriva de que en determinadas ocasiones el simple conocimiento de la función de autocrrelación simple (FAS) muestral no sería suficiente para la...
Diplomado de Econometría
Octubre, 2014
Análisis de Series de Tiempo - Autocorrelación Parcial
Cássio Borrás Santos
.
Autocorrelación1corresponde a la situación en que los términos de los residuos están correlacionados unos con los otros. Esto es lo que se pasa frecuentemente en las series de tiempo.
La autocorrelación de un procesoaleatorio describe la correlación entre los valores del proceso en diferentes puntos en el tiempo, como una función de los dos tiempos o de la diferencia de tiempo.
En una serie de tiempo losvalores están relacionados en momentos diferentes en el tiempo. Los valores pueden mostrar tendencias crecientes en el tiempo y también tener un comportamiento cíclico.
En el análisis de series detiempo, la función de autocorrelación parcial (FAP) juega un papel importante en los análisis de datos dirigido a la identificación de la medida del desfase en un modelo autorregresivo. El uso de estafunción se introdujo como parte de la metodología de Box-Jenkins,en la modelación de series temporales, donde mediante el trazado de las funciones de autocorrelación parciales se podría determinar losrezagos apropiados en modelos autorregresivos.
La función de autocorrelación parcial mide la “aportación” que las variaciones de una variable como yt tiene sobre otra variable yt-2 aislados losefectos de las posibles variables restantes, por ejemplo yt-1. Por el contrario, la función de autocorrelación ignora el hecho de que parte de la correlación que pueda existir entre, por ejemplo yt yyt-2, se debe a que ambas están correlacionadas con yt-1.
Pues bien, los distintos coeficientes de autocorrelación parcial de los modelos teóricos se denotan como φk,k , y los estimados paranuestra muestra como φ^k,k. La utilidad de los mismos se deriva de que en determinadas ocasiones el simple conocimiento de la función de autocrrelación simple (FAS) muestral no sería suficiente para la...
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