Modelizacion de series temporales multiples en espacio de estados, analisis de procesos no estacionarios y cointegracion

Abstract

El trabajo de investigación se centra en el estudio de series temporales multiples no estacionarias representadas en espacio de estados. Se abordan las dificultades encontradas en la representación autorregresiva y/o de medias moviles para tales procesos y se desarrollan algoritmos que permitan su tratamiento en una representación markoviana. Asi, tras la exposición de los fundamentos de tal metodologia y una breve sintesis de los avances recientes en la literatura especializada, se tratan los problemas relacionados con la detección y tratamiento de tendencias no deterministas en los datos, asi como los relacionados con la obtención de posibles factores comunes de tendencia y cointegración entre las series individuales. Para ello, se plantea una estrategia secuencial de contrastación del número de posibles tendencias comunes, basado en cocientes de valores singulares obtenidos de cierta matriz relacionada con las matrices de autocorrelación del proceso. Se obtienen tablas de valores criticos a los niveles de significación usuales para la elaboración de tales contrastes.