Univariate conditional distributions of an Open-Loop TAR stochastic process
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2016-07-01
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Resumen
En trayectorias de un proceso estocástico autoregresivo de umbrales
(TAR), sin retroalimentación, se observan conglomerados de valores extremos.
Con el fin de caracterizar el mecanismo probabilístico que los genera,
en este artículo se estudian tres tipos de distribuciones marginales condicionales
del proceso subyacente. Uno de ellos permite encontrar la función
de varianza condicional que explica ese hecho estilizado del proceso. Como
un resultado adicional, se obtiene una condición suficiente para determinar
estacionariedad débil asintótica, de un proceso TAR sin retroalimentación.
Abstract
Clusters of large values are observed in sample paths of certain open-loop
threshold autoregressive (TAR) stochastic processes. In order to characterize
the stochastic mechanism that generates this empirical stylized fact, three
types of marginal conditional distributions of the underlying stochastic process
are analyzed in this paper. One allows us to find the conditional variance
function that explains the aforementioned stylized fact. As a by-product, we
are able to derive a sufficient condition to have asymptotic weak stationarity
in an open-loop TAR stochastic process.
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