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Una estimación no paramétrica y robusta de la transformación Box-Cox para el modelo de regresión
Castao,Elkin;
Lecturas de Economía , 2011,
Abstract: in regression analysis, it is frequently required to transform the dependent variable in order to obtain additivity and normal errors with constant variance. box and cox (1964) proposed a parametric power transformation based on the assumption of normality with the aim to achieve these goals. however, some authors such as carroll (1980, 1982b), bickel and doksum (1981), powell (1991), chamberlain (1994), buchinsky (1995), marazzi and yohai (2004) and fitzenberger et al. (2005) have pointed out that this transformation is not robust to the presence of outliers, and propose robust estimators for the transformation parameter by replacing the normal likelihood with an objective function that is less sensitive to them. this paper presents a non-parametric alternative procedure for obtaining a power transformation within the box-cox family which is robust to the presence of outliers in the dependent variable. the procedure is an extension of the one proposed by casta?o (1994, 1995) for a symmetry transformation of a dataset.
Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad
CASTAO,ELKIN;
Revista Colombiana de Estadística , 2007,
Abstract: usually, in the identification and estimation of arima models it is supposed that the series to analyze contain neither missing data, nor atypical observations, and interventions do not exist under study period. nevertheless, in the practice, these problems can happen simultaneously, affecting the identification of the suitable model and therefore his forecasting capacity. this article presents a procedure that allows to estimate the effect of the interventions, of the atypical observations, to estimate the missing observations and simultaneously to identify the arima model. the procedure is applied to a series of hourly electricity demand in which the three mentioned events happen.
Identificación de un modelo ARIMA cuando existen observaciones faltantes
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 1997,
Abstract: Un supuesto común en el análisis de series de tiempo es que las series que van a ser estudiadas disponen de información para cada momento de tiempo en el periodo que se va analizar. Sin embargo, con frecuencia ocurre que faltan datos en la serie, o que algunos de ellos son erróneos. En la literatura de Análisis Series de Tiempo, en particular en la de los procesos ARIMA (Box y Jenkins, 1976), se han propuesto diferentes métodos para estimar estas observaciones, pero la mayoría de ellos supone que el modelo es conocido o que las observaciones son tales que han permitido identificarlo. Este documento presenta una metodología relativamente simple que permite estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA que generó una serie de tiempo.
El "efecto calendario" y la especificación de un modelo de series de tiempo para la demanda de electricidad
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 1991,
Abstract: Muchas de las series de tiempo tratadas en la práctica son observadas mensualmente y debido a que el número de veces que cada día de la semana ocurre varía con el mes, la serie puede estar afectada por la variación en los días comerciales.Algunas de estas series también pueden estar influenciadas por otros efectos de calendario tales como la Semana Santa y días de fiesta. El presente documento presenta una aplicación del método de Bell y Hillmer, basado en funciones de transferencia, para modelar los efectos por variaciones en los días comerciales y el efecto de la Semana Santa y el empleo del análisis de observaciones atípicas para detectar efectos calendario en la serie de demanda de energía eléctrica de las Empresas Públicas de Medellín. Se comparan los resultados con los del modelo que no considera dichos efectos.
Una transformación de simetría y la media retransformada
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 1995,
Abstract: En la aplicación de las técnicas estadísticas es común el uso de transformaciones que permitan simplificar el análisis, cuando los datos son generados por distribuciones con una cola pesada o cuando existen observaciones atípicas en una de las colas de la distribución. Para el análisis de esta clase de datos, este documento presenta un estimador de la transformación de potencia que simetriza el conjunto de datos (Casta o, 1994) y un estimador de bajo sesgo de la media retransformada que no hace uso del supuesto de normalidad. El uso de la técnica bootstrap permite obtener tanto el error estándar del estimador de la transformación como el de la media transformada. Los resultados obtenidos, a través de simulación muestran, que el procedimiento propuesto parece ser un competidor del método de máxima verosimilitud, al menos para los casos analizados.
Identificación de un proceso ARIMA contaminado
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 1995,
Abstract: Muchas de las series de tiempo encontradas en el trabajo aplicado se hayan intervenidas, ya sea por la política económica, huelgas, errores de grabación, etc. En estos casos el procedimiento sugerido por Box y Jenkins -1970- para identificar el proceso ARIMA que dio origen a los datos, puede no arrojar resultados correctos. Este documento presenta una forma alternativa de identificación la cual consiste en realizar una etapa anterior al proceso sugerido por dichos autores y en la cual se tratan de identificar las intervenciones ocurridas sobre la serie para luego filtrarla usando las estructuras correspondientes a dichas intervenciones.La serie residual, producto de la filtración, es entonces empleada para identificar el proceso usando la metodología usual.
Proxy means test index for targeting social programs : two methodologies and empirical evidence
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 2002,
Abstract: Frecuentemente los beneficiarios de los programas sociales del Estado son identificados por medio de indicadores aproximados de los recursos (proxy means test), los cuales tratan de medir el bienestar de los inviduos del hogar. Uno de los más empleados es el predictor de una regresión del ingreso (o mejor del consumo) sobre características relevantes. éste tiene la desventaja de necesitar mediciones adecuadas del consumo o ingreso, las cuales son costosas de obtener. Otro enfoque consiste en usar análisis de componentes principales cualitativas. Este artículo muestra que hay una estrecha relación entre los dos indicadores, lo cual permite concluir que, en ausencia de información confiable del ingreso o consumo, el uso del análisis de componentes principales cualitativos es apropiado para construir el indicador de recursos.
El efecto colegio sobre la variabilidad del rendimiento en matemáticas
Elkin Castao
Lecturas de Economía , 1998,
Abstract: En estudios de educación, es de gran interés tratar de determinar la importancia que tienen las características propias de los colegios sobre el rendimiento que obtienen sus estudiantes. En otras palabras, los investigadores quieren saber qué porcentaje de la variabilidad del rendimiento es explicado por el “efecto colegio”. Desafortunadamente, en la mayoría de los estudios realizados hasta ahora, esta pregunta ha quedado sin respuesta debido a que las técnicas usadas, como la regresión lineal estándar, no permiten descomponer la variabilidad del rendimiento entre la variabilidad explicada por las características propias de los estudiantes y la explicada por las características de los colegios. Dichas técnicas fallan al no reconocer que en estos casos los datos son generados por estructuras jerárquicas, es decir los datos son observados en diferentes niveles: generalmente se tiene variables que describen los individuos, y los individuos están agrupados en unidades más grandes de las cuáles también se tienen variables que las describen. Este trabajo ilustra como el uso de los modelos jerárquicos lineales (Mason, Wong y Entwistle, 1983; Bryck y Raundenbush, 1992) sobre la Encuesta Saber 93, permite concluir que aproximadamente el 29% de la varianza del rendimiento en matemáticas de los estudiantes de tercero de primaria es explicada por el efecto colegio.
Combinación de pronósticos y variables predictoras con error
Elkin Castao V
Lecturas de Economía , 1994,
Abstract: éste documento discute algunos métodos para obtener pronósticos mejorados a partir de la combinación de las predicciones generadas por diferentes modelos. Además presenta un estudio de simulación para comparar en el corto, mediano y largo plazo, el comportamiento del pronostico combinado de un modelo econométrico y de un modelo arima con los pronósticos individuales de cada modelo, cuando los valores futuros de las predictoras del modelo econométrico contienen errores, el procedimiento de la mezcla de pronósticos generó predicciones más precisas en el corto, mediano y largo plazo.
TIME SERIES DATA RECONSTRUCTION: AN APPLICATION TO THE HOURLY DEMAND OF ELECTRICITY RECONSTRUCCIóN DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO: UNA APLICACIóN A LA DEMANDA HORARIA DE LA ELECTRICIDAD
Castao Elkin
Revista Colombiana de Estadística , 2007,
Abstract: Usually, in the identification and estimation of ARIMA models it is supposed that the series to analyze contain neither missing data, nor atypical observations, and interventions do not exist under study period. Nevertheless, in the practice, these problems can happen simultaneously, affecting the identification of the suitable model and therefore his forecasting capacity. This article presents a procedure that allows to estimate the effect of the interventions, of the atypical observations, to estimate the missing observations and simultaneously to identify the ARIMA model. The procedure is applied to a series of hourly electricity demand in which the three mentioned events happen. Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA parten del supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes, ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período de estudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir simultáneamente, afectando la identificación del modelo adecuado y por tanto su capacidad de pronóstico. Este artículo presenta un procedimiento que permite estimar el efecto de las intervenciones, de las observaciones atípicas, estimar las observaciones faltantes y simultáneamente identificar el modelo ARIMA. El procedimiento se aplica a una serie de demanda horaria de electricidad en la cual ocurren los tres eventos mencionados.
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