A Note About the Peña-Rodríguez Test of the Goodness of Fit in Time Series
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https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/50
10.15332/s2027-3355.2008.0001.03
10.15332/s2027-3355.2008.0001.03
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
The aim of this paper is to divulge the modification of the Pen˜a y Rodr´ıguez test (2002) of goodness of fit. This test is asymptotically equivalent, but it is more powerful than the previous one. Two approaches are proposed using the gamma and the normal distributions. By an empirical example it is shown that theproposedtest ismore powerfulthanLjung-Boxtestand Montitestof nonlinear models detection.
Este artículo tiene como fin divulgar a los lectores una prueba de bondad de ajuste para series de tiempo: la prueba de Peña y Rodríguez modificada (2002). Esta prueba es asintóticamente equivalente a la anterior, pero más potente. Se presentan dos aproximaciones de la estadística de prueba: por la distribución normal y la distribución Gamma. Mediante simulaciones de Monte Carlo, se muestra que la prueba de Peña y Rodríguez es más potente para la detección de series no lineales que la prueba de Ljung-Box y la prueba de Monti.
Este artículo tiene como fin divulgar a los lectores una prueba de bondad de ajuste para series de tiempo: la prueba de Peña y Rodríguez modificada (2002). Esta prueba es asintóticamente equivalente a la anterior, pero más potente. Se presentan dos aproximaciones de la estadística de prueba: por la distribución normal y la distribución Gamma. Mediante simulaciones de Monte Carlo, se muestra que la prueba de Peña y Rodríguez es más potente para la detección de series no lineales que la prueba de Ljung-Box y la prueba de Monti.
Abstract
Idioma
Palabras clave
Coeficiente de autocorrelación, autocorrelación parcial, prueba de no linealidad, modelos ARIMA