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dc.contributor.advisorBayes Rodriguez, Cristian Luis
dc.contributor.authorQuintos Choy, Manuel Alejandro
dc.date.accessioned2021-06-14T21:44:52Z
dc.date.available2021-06-14T21:44:52Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2021-06-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/19467
dc.description.abstractEl modelo de regresión cuantílica autorregresivo permite modelar el cuantil condicional de una serie de tiempo a partir de los rezagos de la serie. En el presente trabajo se presenta la estimación de este modelo desde la perspectiva bayesiana asumiendo que los errores se distribuyen según la distribución asimétrica de Laplace (ALD). Luego, el proceso de generación de muestras de la distribución a posteriori es simplificado utilizando una representación estocástica de la ALD propuesta por Kotz et al. (2001) y el algoritmo de datos aumentados de Tanner y Wong (1987), siguiendo la propuesta de Kozumi y Kobayashi (2011), así como las adaptaciones para el modelamiento de series de tiempo de Cai et al. (2012) y Liu y Luger (2017). Los estudios de simulación demuestran que el supuesto sobre la distribución del término error no es limitante para estimar el cuantil condicional de series de tiempo con otras distribuciones. El modelo es aplicado en la predicción del Valor en Riesgo (VaR) en la serie de tiempo de los retornos diarios de la tasa de cambio de PEN a USD, y sus resultados son comparados con las predicciones obtenidas por las metodologías RiskMetrics, GARCH(1,1) y CAVIaR. Al respecto, la evidencia numérica permite concluir que el modelo QAR es una alternativa válida para estimar el VaR.es_ES
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectEstadística--Modelos matemáticoses_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.titleInferencia bayesiana en un modelo de regresión cuantílica autorregresivo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni40372640
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0474-7921es_ES
renati.author.dni44474565
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmares_ES
renati.jurorBayes Rodriguez, Cristian Luises_ES
renati.jurorBenites Sanchez, Luis Enriquees_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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