Título:
Un enfoque no paramétrico para determinar la entropía cruzada muestral y sus propiedades en series temporales
Expositor : M. Sc. Ignacio Ramírez Parietti
Institución: Universidad del Bío-Bío, Concepción, Chile
: Magíster en Matemática con Mención en Estadística.
F echa : Miércoles 28 de abril de 2021
Lugar : Zoom meeting (ID 836 9142 2792, Password 035618)
Enlace : https://reuna.zoom.us/j/83691422792?pwd=RE9OL200SXc2K2JoSWNxM0IxbUxHUT09
Hora : 19:00 PM-20:00 PM (Santiago Time).
Resumen.
La entropía cruzada muestral (ECM) permite estudiar la asociación entre dos series temporales, no necesariamente estacionarias. Los criterios actuales para estimar la ECM están basados en la normalidad de los datos, cuya condición no necesariamente se cumple en la realidad. Además, el cálculo de la ECM está basada en parámetros de tolerancia (r) y dimensionalidad (m); cuya definición a priori es subjetiva. En este trabajo se determina una forma de estimar la entropía cruzada muestral y sus principales propiedades desde un enfoque no paramétrico. Específicamente, se construye un estimador tipo Bootstrap basado en ajustes y residuos asociados a modelos de larga-memoria y heterocedásticos. Posteriormente, se redefinen los criterios considerados en la literatura a modo de generalizar lo estudiado desde el enfoque de interés. Finalmente, simulaciones dan cuenta del rendimiento de la metodología y una aplicación sobre datos de mercados de divisas permiten estudiar el nivel de sincronía entre distintos períodos de los datos considerados. Este método Bootstrap, permite obtener una estimación más realista de la ECM, asi como un nuevo criterio basado en la ponderación equitativa entre el coficiente de variación y error estándar de la ECM estimada.
Informaciones: marriag@ubiobio.cl
