Análisis de cambio de régimen en series de tiempo no lienales utilizando modelos TAR

Abstract

En muchas situaciones, la teoría recomienda un determinado modelo predictivo para una serie de tiempo financiera. Sin embargo, algunos comportamientos de estas series hacen que el modelo no sea apropiado. Una de las razones para ello puede ser la no linealidad de esos comportamientos. Se propone tratar estas series con modelos TAR (modelo autorregresivo por tramos); dichos modelos se definen por una variable umbral, por lo que en general resulta ser un modelo temporal no lineal. Un modelo de este tipo se formula como una serie temporal con su rezago como variable umbral, donde d es un entero positivo denominado retardo umbral. La variable umbral se desconoce en la

práctica, y es importante saber cómo determinarla; en este artículo se explica cómo. Los modelos TAR se ilustran haciendo una modelación del PIB de España.

Palabras clave: Modelos TAR, variables umbrales, regímenes. Clasificación JEL: C23, C51

Abstract:

In some situations, theoreticians recommend a given predictive model for a series of financial time. However, some inappropriate behaviors in given series make such a model unsuitable. One of the reasons for this can be the non-linearity of those behaviors. A proposed model to treat these series is the TAR model (threshold autoregressive). TAR models are determined by a variable called threshold for which it mainly results to be a temporal nonlinear model. A TAR model expresses itself as a temporal series, with a lagged as a threshold variable, where d is an entire positive called retard threshold. In practice, the threshold variable is unknown, due to which an important question is how to determine it; an answer to this question is given in this paper. TAR models are illustrated by modeling Spain's Gross Domestic Product.

Key words: TAR model, threshold variable, regimes.. JEL: C23, C51

Résumé:

Dans quelques situations, les théoriciens recommandent un modèle prédictif donné pour une série de temps financier. Cependant, quelques comportements inadéquats des séries données rendent un tel modèle peu convenable. Une raison de ceci est qu'il ne tient pas compte des comportements non linéaires. Un modèle proposé pour traiter ces séries est le modèle TAR (seuil auto-régressif). Des modèles TAR sont déterminés par un variable seuil pour lequel il résulte principalement un modèle non-linéaire temporel. Un modèle TAR s'exprime comme série temporelle , avec un traîné comme un variable de seuil, où d est un positif entier appelé seuil de retard. Dans la pratique, la variable de

seuil est inconnu, alors qu'une question importante est comment le déterminer ; une réponse à cette question est donnée en cet article. Des modèles TAR sont illustrés en modelant le produit intérieur brut de l'Espagne.

Mots Clés: modèle TAR , seuil variable, regimes.