Resumen

La estimación de la Función de Escala Condicional Suavizada para series temporales se realizó bajo innovaciones heterocedásticas condicionales imitando el suavizado de núcleo en el esquema QAR-QARCH no paramétrico. La estimación se llevó a cabo basándose en la metodología de regresión cuantílica propuesta por Koenker y Bassett. Además, se proporcionó la demostración de las propiedades asintóticas del estimador de la Función de Escala Condicional para este tipo de proceso y se demostró su consistencia.

• Materias:Modelar datos Estimadores sesgados Muestreo doble sintético Razón de verosimilitud empírica Diseño adaptativo bayesiano
• Subjects:Modeling data Biased estimators Synthetic double sampling Empirical likelihood ratio Bayesian adaptive design
• Palabras claves:Estimación; Función de escala condicional suavizada; Series temporales; Innovaciones heterocedásticas condicionales; Suavizado de núcleo; Metodología de regresión cuantil
• Keywords:Estimation; Smoothed conditional scale function; Time series; Conditional heteroscedastic innovations; Kernel smoothing; Quantile regression methodology