Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

ECO2014-58991-C3-3-R

Financiado

Cerrado

ESTACIONALIDAD, COINTEGRATION, MODELOS CON DATOS DE DISTINTA PERIODICIDAD Y AGRE...

ESTACIONALIDAD, COINTEGRATION, MODELOS CON DATOS DE DISTINTA PERIODICIDAD Y AGREGACION LA ESTACIONALIDAD ES UNA CARACTERISTICA RELEVANTE DE LAS SERIES TEMPORALES MACROECONOMICAS DE ALTA FRECUENCIA (DATOS MENSUALES, TRIMESTRALES, ,,,), RECIENTEMENTE, EL USO DE MODELOS QUE PERMITEN TRABAJAR CON DATOS DE DISTINTA PERIO... ver más

01/01/2014

UIB

24K€

Presupuesto del proyecto: 24K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UIB

Lider

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS ISLAS BALEARES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 20

Presupuesto del proyecto 24K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA ESTACIONALIDAD ES UNA CARACTERISTICA RELEVANTE DE LAS SERIES TEMPORALES MACROECONOMICAS DE ALTA FRECUENCIA (DATOS MENSUALES, TRIMESTRALES, ,,,), RECIENTEMENTE, EL USO DE MODELOS QUE PERMITEN TRABAJAR CON DATOS DE DISTINTA PERIODICIDAD HAN INCREMENTADO SU DIFUSION, EN PARTICULAR LA COINTEGRACION HA SIDO INTRODUCIDA RECIENTEMENTE EN LOS MODELOS MIXED-FREQUENCY VAR Y MIDAS (MILLER (2010, 2014 Y 2015) Y GHYSELS Y MILLER (2013)), PERO SOLO PARA PROCESOS I(1), POR LO TANTO, ES NECESARIO AMPLIAR EL ANALISIS TENIENDO EN CUENTA PROCESOS ESTACIONALES NO ESTACIONARIOS, HASTA LA FECHA, TENEMOS DOS FORMAS ALTERNATIVAS PARA HACER FRENTE A LA ESTACIONALIDAD NO ESTACIONARIA, LOS PROCESOS INTEGRADOS ESTACIONALES (SI) Y PROCESOS PERIODICAMENTE INTEGRADOS (PI), TAL Y COMO SE MUESTRA EN OSBORN (2002), GHYSELS Y OSBORN (2001), DEL BARRIO CASTRO Y OSBORN (2008A) Y HALDRUP ET ALT (2007), LAS CARACTERISTICAS INDIVIDUALES DE CADA SERIE TEMPORAL (SI O PI) CONDICIONA LA FORMA DE LAS RELACIONES A LARGO PLAZO ENTRE LAS VARIABLES (COINTEGACION ESTACIONAL TOTAL O PARCIAL O COINTEGRACION PERIODICA TOTAL O PARCIAL), EL CONCEPTO DE COINTEGRACION ESTACIONAL (HYLLEBERG ET AL (1990), JOHANSEN Y SCHAMBURG (1999)) SOLO PERMITE RELACIONES A LARGO PLAZO ENTRE PROCESOS INTEGRADOS EN LA MISMA FRECUENCIA, PERO EN ESTE CONTEXTO, LAS RELACIONES A LARGO PLAZO ENTRE PROCESOS INTEGRADOS EN DIFERENTES FRECUENCIAS NO SE HA CONSIDERADO, RECIENTEMENTE DEL BARRIO CASTRO ET AL (2014) HAN DEMOSTRADO QUE LOS DOS PROCESOS INTEGRADOS EN DIFERENTES FRECUENCIAS PUEDEN TENER UNA RELACION A LARGO PLAZO, EN EL CASO DE PROCESOS INTEGRADOS EN LA FRECUENCIA CERO (I_0 (1)) Y EN LA FRECUENCIA NYQUIST (π) (I_π (1))) LA UNICA RELACION DE LARGO PLAZO POSIBLE ES COINTEGRACION PERIODICA COMPLETA Y CUANDO UNO DE LOS DOS PROCESOS ESTA INTEGRADO EN UNA FRECUENCIA COMPLEJA CONJUGADA ω_J = 2πJ / S J = 1, ⋯, (S-1) / 2 (I_ (ω_J) (1)), LA UNICA RELACION A LARGO PLAZO POSIBLE ES COINTEGRACION PERIODICA POLINOMICA COMPLETA,EL PROYECTO SE CENTRARA EN LOS SIGUIENTES ESTUDIOS, EN PRIMER LUGAR, VAMOS A ACTUALIZAR LA METODOLOGIA PROPUESTA EN OSBORN (2002) SOBRE COINTEGRACION ENTRE LOS PROCESOS ESTACIONALES, PERMITIENDO COINTEGRACION ENTRE PROCESOS INTEGRADOS EN DIFERENTES FRECUENCIAS, COMO SE MUESTRA EN DEL BARRIO CASTRO, CUBADDA Y OSBORN (2014), EN SEGUNDO LUGAR, EXPLORAR EL USO DE SPARSE COINTEGRACION (WILMS Y CROUX (2014)) Y TECNICAS DE BOOTSTRAP EN EL PROCEDIMIENTO DE JOHANSEN (CAVALIERI ET AL (2012) Y DE ANGELIS, ET AL (2015) PARA MEJORAR EL FUNCIONAMIENTO DE LA METODOLOGIA PARA DISCRIMINAR ENTRE SI Y PI PROPUESTA POR FRANSES (1994) Y DEL BARRIO CASTRO Y OSBORN (2013) Y TAMBIEN PARA NUESTRA EXTENSION DEL METODO PROPUESTO POR OSBORN (2002) PARA DETERMINAR LAS RELACIONES DE LARGO PLAZO ENTRE LOS PROCESOS ESTACIONALES, EN TERCER LUGAR, CONSIDERAREMOS LA PRESENCIA DE PROCESOS ESTACIONALES NO ESTACIONARIOS EN EL MIXED-FREQUENCY VAR MODEL, EN CUARTO LUGAR, A PARTIR DEL PRIMER Y TERCER OBJETIVO VAMOS A SER CAPACES DE ANALIZAR LOS EFECTOS DE LA AGREGACION EN LAS RELACIONES DE COINTEGRACION ENTRE PROCESOS ESTACIONALES, EN QUINTO LUGAR, INTRODUCIROS PROCESOS ESTACIONALES NO ESTACIONARIOS EN LOS MODELOS CO-MIDAS, SEXTO, SE APLICARAN LOS MIXED-FREQUENCY VAR Y LOS MIDAS ESTACIONALES A TOPICOS MACROECONOMICOS Y DE DESEQUILIBRIO MACROECONOMICO, Y FINALMENTE VAMOS A EXPLORAR LA UTILIDAD DE USAR METODOS DE SERIES TEMPORALES MULTIVARIANTES PARA DETECTAR CAMBIOS ESTRUCTURALES EN LOS ESTACIONALIDAD\DATOS DE DISTINTA PERIODICIDAD\COINTEGRACIÓN\AGREGACIÓNN

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores