Regresión múltiple dinámica en espacios funcionales, bajo regresores tipo núcleo, con errores ARH(1)

M. D. Ruiz Medina, F. D. Miranda Huaynalaya, R. M. Espejo Montes

Este trabajo formula un modelo de regresión lineal múltiple en espacios de función, bajo errores correlacionados temporales, que involucra regresores del núcleo. Este enfoque de estimación funcional implica dos pasos: Estimación de parámetro de regresión por mínimos cuadrados generalizado y análisis de correlación residual ARH(1) para la estimación funcional de la respuesta. Se obtiene su normalidad asintótica y consistencia fuerte. Cuando se desconoce la estructura de dependencia del término de error funcional, se formula un estimador de parámetro de regresión por mínimos cuadrados generalizado plug-in. Se realiza un estudio de simulación para ilustrar el desempeño del enfoque presentado, en diferentes condiciones de regularidad. También se considera una aplicación a los datos del panel financiero.

Keywords: Errores ARH(1), estimador de mínimos cuadrados generalizado, mapas de endeudamiento de empresa, regresión múltiple funcional dinámica, regresoras tipo núcleo.

GT6-3 Functional Data Analysis
September 5, 2019  2:45 PM
I3L9. Georgina Blanes building

G. Mestre Marcos, J. Portela González, A. Muñoz San Roque, E. Alonso Pérez

R. E. Lillo Rodríguez, A. Franco Pereira

A. Elías Fernández, R. Jiménez Recaredo

P. Montero Manso