Test de Jarque Bera



Contenido



















Introducción
Por medio de esta monografía se tratara de llegar al análisis de series temporales, vía modelos estadísticos, según el test de Jarque Bera.
A la misma vez, que para ello es necesario contar con pruebas lógicas de que en verdad trata este tema, por lo cual se plantean hipótesis potentes, para estar totalmente seguros de lasdecisiones tomadas y así llegar a una propiedad de la distribución normal es la que cualquier función lineal de variables normalmente distribuidas estarán también normalmente distribuidas.
A la misma vez veremos que en la práctica, es muy frecuente encontrar serie temporales que por diversas circunstancias, tienen datos faltantes. Sin embargo, el efecto que pueda acarrear la estimación de dichosdatos faltantes en la distribución de la estadística de prueba, en principal de la estadística de (Jarque y Bera, 1980)
La estadística de Jarque Bera es usada para validar el supuesto de normalidad del ruido con los residuales y seudo residuales del modelo, comparando la estadística calculada Jarque Bera con los cuartiles de su distribución asintótica Chi cuadrado con dos grados de libertad, quefue probada por (Jarque y Bera, 1987) para series completas.
En esta monografía se verifica la vía de simulación de Monte Carlo el efecto que produce la estimación de datos faltantes en la distribución de Jarque Bera, en procesos auto regresivos estacionarios de orden 1 y 2 como un primer paso en la dirección de obtener resultados más generales en el futuro. De los resultados del estudio desimulación, se recomienda el uso de la técnica de bootstraping, con el fin de hallar la distribución empírica de la estadística Jarque Bera.
La investigación está organizado como sigue:
En el capítulo 1, se presenta algunas consideraciones teóricas básicas sobre la estimación de datos faltantes, en el contexto de modelos de estados y el modelo AR (p) estacionario. Se incluye la estadística deprueba de normalidad del ruido del proceso JB, al igual que la descripción de la técnica de bootstraping.
En el capítulo 2 se hace el estudio de simulación y se describen los resultados, se presenta una aplicación y finalmente, en el capítulo 3 sedan las conclusiones para así llegar a su conclusión.

Capítulo 1:

Concepto Básico:

Aquí, presentamos algunos conceptos teóricos tales comoel test de Jarque Bera, la estimación de datos faltantes en representación de modelos de estados de una serie temporal, procesos AR (p) estacionarios, la prueba de normalidad JB y la técnica de bootstraping.

Test de Jarque Bera…
Es una prueba que consiste en probar la normalidad de los errores de un modelo de regresión lineal.
Modelos de estados…
Se lo puede analizar de tal manera que sedice que es una sucesión de vectores determinísticos y dimensionales.
Estimación de datos faltantes…
Se lo puede conocer cuando de una población tenemos datos de un tema específico y del cual tema nos falta un tema en general., para asi llegar a la conclusión.
Procesos AR (p) estacionarios…
En estadística y procesamiento de señales, un modelo autor regresivo (AR) es una representación de untipo de proceso aleatorio, que como tal, describe ciertos procesos variables en el tiempo ya sea en la naturaleza, la economía, etc.
La técnica del bootstraping…
Es una técnica que haya intervalos de confianza para parámetros desconocidos en circunstancias donde es imposible encontrar analíticamente la distribución muestras de la estadística de interés.



Capítulo 2:
Estudio del caso. –Este caso nos llevar al análisis de que sucede en el caso del Test de Jarque Bera en el cual encontraremos varias inquietudes y varias dificultades.
Contrastamos la asimetría y el exceso de curtósis, que bajo normalidad deberían de ser ambos 0.
Analiza por consiguiente si la distribución falla en alguna de las características básicas de la normal, si es simétrica o si tiene diferente peso los...