Threshold autoregressive modelsextensions with applications to economics and finance

Resumen

El trabajo de esta tesis se centra en la clase de modelos de series temporales no lineales conocida como modelos autoregresivos con umbral (TAR en inglés), De los cinco capítulos de la tesis el primero es una introducción y el último unas conclusiones en las que se incluyen las futuras líneas de investigación. El segundo capítulo consta de un repaso detallado del proceso de identificación, especificación, estimación y predicción con este tipo de modelos. Además, se estudia, utilizando simulación de Monte Carlo el comportamiento de un conjunto de tests estadísticos de diagnostico aplicados en los residuos de los modelos no lineales. En este capítulo también se encuentra un repaso pormenorizado de las aplicaciones empíricas que se han realizado con este tipo de modelos. El tercer capítulo introduce un nuevo modelo de series temporales no lineales que describe no linealidad de tipo SETAR y estacionalidad al mismo tiempo. Este modelo es un caso especial de modelo SETAR no multiplicativo en el que se imponen ciertas restricciones en los parámetros. En relación a dichas restricciones se presentan dos tests estadísticos, uno que tiene en cuenta los "agujeros" y otro que tiene en cuenta una estructura multiplicativa para la estacionalidad. Estos estadísticos forman la base para dos tests de estacionalidad nuevos. La aplicación empírica que se realiza con este nuevo modelo se centra en el problema de la modelización de la inflación en el campo actuarial. Los resultados obtenidos mejoran aspectos aun sin resolver en la literatura previa. En el siguiente capítulo, se presenta un modelo de cointegración no lineal en el que se permite que la relación de cointegración entre dos variables no estacionarias dependa del nivel de desequilibrio entre las dos variables (level TVEC model). Este nuevo modelo para series bivariantes se compara con los modelos existentes (TVEC model) desde el punto de vista de la capacidad de pred