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Consecuencias para la predicción de la existencia de caos utilizando modelos TAR

dc.contributor.authorEscot Mangas, Lorenzo
dc.contributor.authorGimeno Nogués, Ricardo
dc.contributor.authorGrau Carles, María Del Pilar
dc.contributor.authorMateos de Cabo, Ruth
dc.contributor.authorOlmedo Fernández, Elena
dc.date.accessioned2023-06-21T01:45:09Z
dc.date.available2023-06-21T01:45:09Z
dc.date.issued2003
dc.description.abstractSe analizan las consecuencias que tiene para la predicción de datos de coyuntura española, en concreto para las importaciones nominales de bienes intermedios, la detección de indicios de comportamiento caótico. Para esta detección se ha utilizado una estimación de un modelo tipo umbral autorregresivo (TAR) y se ha representado gráficamente su diagrama de bifurcación. En concreto, se analizan las diferencias cuando el modelo presenta dinámica caótica y cuando no las presenta tanto en la estimación de los parámetros como en los errores de predicción.
dc.description.departmentDecanato
dc.description.facultyFac. de Ciencias Económicas y Empresariales
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/6808
dc.identifier.doib20475962
dc.identifier.issn2255-5471
dc.identifier.relatedurlhttp://www.ucm.es/centros/webs/fccee/
dc.identifier.relatedurlhttps://economicasyempresariales.ucm.es/working-papers-ccee
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/64482
dc.issue.number10
dc.language.isospa
dc.page.total35
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherFacultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Decanato
dc.relation.ispartofseriesDocumentos de Trabajo de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
dc.subject.keywordAnálisis estadístico multivariable
dc.subject.ucmTeorías económicas
dc.subject.unesco5307 Teoría Económica
dc.titleConsecuencias para la predicción de la existencia de caos utilizando modelos TAR
dc.typetechnical report
dc.volume.number2003
dcterms.referencesBarnett, W.A. y S.S. Choi (1989): A comparison between the conventional econometric approach to structural inference and the nonparametric chaotic attractor approach en W.A. Barnett, J. Geweke, J. y K. Shell (eds.): Economic complexity: chaos, sunspots, bubbles, and nonlinearity; Cambridge University Press, pp. 141-212. Baumol, W.J. y R.E. Quandt (1996): Chaos and their implications for forecasting en Trippi, R.R. (ed.): Chaos & nonlinear dynamics in the financial markets; Irwin Professional Publishing, pp. 71-86. Blank, S.C. (1996): “Chaos” in futures markets? A nonlinear dynamical analysis en Trippi, R.R. (ed.): Chaos & nonlinear dynamics in the financial markets; Irwin Professional Publishing, pp. 199-223. Hommes, C.H. (1996): Adaptative learning and roads to chaos: the case of the cobweb en R.R. Trippi (ed.): Chaos and nonlinear dynamics in the financial market; Irwin Professional Publising, pp. 63-70. Hommes, C.H. (1994): Dynamics of the cobweb model with adaptative expectations and nonlinear supply and demand; Journal of Economic Behavior and Organizations, vol. 24, pp. 315-335. Medio, A. (1992): Chaotic dynamics. Theory and applications to Economics; Cambridge University Press. Shaffer, S. (1996): Structural shifts and the volatility of chaotic markets en R.R. Trippi (ed.): Chaos & nonlinear dynamics in the financial markets; Irwin Professional Publishing, pp. 87-102. Takens, F. (1986): Detecting strange attractors in turbulence en D.A. Rand y L.-S. Young (eds.): Lecture Notes in Mathematics: Dynamical Systems and Turbulence; Springer-Verlag, pp. 366-381. Yang, S.-R. y B.W. Brorsen (1996): Nonlinear dynamics of daily futures prices: conditional heteroskedasticity or chaos en R.R. Trippi (ed.): Chaos & nonlinear dynamics in the financial markets; Irwin Professional Publishing, pp. 225-244. Tong, H. (1990). Non-linear time series. A dynamical system approach. Oxford: Clarendon Press Oxford.
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublicationd7f5bd78-98f7-44ac-b4b5-df58a4ed3f84
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