Estimación de modelos ARMA
Estimación MV Escribir la función de densidad de la muestra Suponer en esta función los datos fijos y los parámetros variables Tomar como estimadores los valores de los parámetros que maximizan esta función
Estimación Bayesiana Suponer una distribución a priori sobre los parámetros Escribir la probabilidad de obtener los datos dados los parametros Utilizar el teorema de Bayes para calcular la probabilidad a posteriori de los parámetros
Conclusión MVC La estimación condicional de un AR(p) es similar a la de un modelo de regresión En la hipótesis de normalidad, maximizar la la verosimilitud equivale a minimizar la suma de cuadrados La estimación de la media es la media muestral y la de la varianza la varianza de los residuos estimados
Estimación exacta AR
Estimación exacta ARMA
Modelos en espacio de los estados