Exact Maximum Likelihood Estimation of Stationary Vector ARMA Models

Resumen

En este trabajo se estudian por separado los problemas asociados con la evaluación y la maximización de la función de verosimilitud exacta de modelos ARMA multivariantes. Por un lado, se diseña un nuevo algoritmo para evaluar dicha función eficientemente, que reúne una serie de propiedades que se encuentran por separado en los procedimientos actualmente disponibles. Por otro lado, se propone un mecanismo para maximizar la función de verosimilitud, que aprovecha las ventajas ofrecidas por el algoritmo de evaluación. Combinando ambos procedimientos, se obtiene un nuevo algoritmo de estimación por máxima verosimilitud exacta de modelos ARMA multivariantes, cuyo funcionamiento en la práctica resulta superior, en muchos aspectos, al de otros procedimientos alternativos.