Modeling Chile fishing data using environmental exogenous variables with GARCH-X model
La industria pesquera ha sido siempre un motor económico en muchos países alrededor del mundo, pero la producción de las pesquerías enfrenta mucha inseguridad e inestabilidad debido a los factores complejos envueltos en sus operaciones. En este artículo, consideramos el problema de modelar datos pes...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | masterThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/27515 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Add Tag | Summary: | La industria pesquera ha sido siempre un motor económico en muchos países alrededor del mundo, pero la producción de las pesquerías enfrenta mucha inseguridad e inestabilidad debido a los factores complejos envueltos en sus operaciones. En este artículo, consideramos el problema de modelar datos pesqueros de Chile usando variables ambientales exógenas con modelos de heterocedasticidad condicional auto-regresiva generalizada (GARCH-X). Lo llevamos a cabo proponiendo un modelo ARMA para la media con ruido GARCH-X. Primero, los modelos ARMA, GARCH y GARCH-X son brevemente introducidos y los datos son descritos. Las variables exógenas son seleccionadas de un grupo de indicadores climáticos y ambientales mediante análisis correlacional. Luego, los modelos ARMA GARCH y ARMA GARCH-X con variables exógenas son ajustados y comparados por criterios de información y medidas de error clásicas, y la estabilidad de los parámetros es verificada. Las pruebas y comparaciones estadísticas muestran que el modelo ARMA GARCH-X con variables externas en media y varianza se desempeñó mejor que las otras especificaciones y ajustó los valores observados más rigurosamente. Finalmente, algunas conclusiones y posibles refinaciones de las técnicas aplicadas son dadas. |
|---|