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Título: Regresión múltiple dinámica en espacios funcionales, bajo regresores tipo núcleo, con errores ARH(1)

Conferenciante: Felícita Doris Miranda Huaynalaya
Abstract: 

Este trabajo formula un modelo de regresión múltiple lineal en espacios de función, bajo errores correlacionados en el tiempo. La motivación de la formulación inversa del problema de regresión funcional, en términos de regresoras tipo núcleo, y parámetros de regresión funcionales, reside en la representación de las posibles interacciones entre regresoras y respuesta, en diferentes dominios y escalas. Este enfoque de estimación funcional implica dos pasos: Estimación de parámetro de regresión por mínimos cuadrados generalizado y análisis de correlación residual ARH(1) para la estimación funcional de la respuesta. Se obtiene su normalidad asintótica y consistencia fuerte. Cuando se desconoce la estructura de dependencia del término de error funcional, se formula un estimador plug-in del parámetro vectorial infinitodimensional de regresión. Asimismo, se derivan condiciones suficientes para su consistencia débil. Propiedades asintóticas similares se prueban, bajo condiciones apropiadas, para el estimador mínimo cuadrático ordinario. Se realiza un estudio de simulación para ilustrar las propiedades y buen comportamiento del método de predicción linear funcional derivado, basado en el modelo de regresión múltiple dinámico introducido, en el contexto de espacios de Hilbert. Una aplicación a datos financieros de panel ilustra la eficacia de la metodología funcional de estimación presentada, en la toma de decisiones de pequeñas y medianas empresas, dependiendo del área industrial muestreada, y la comunidad española seleccionada. Más concretamente, se implementa un método de validación cruzada para visualizar el buen ajuste del modelo. Se representa asimismo la evolución del nivel de endeudamiento de pequeñas y medianas empresas, en la Península Ibérica, mediante mapas anuales, en el periodo temporal analizado.

18 de febrero del 2020, 12:30, Seminario de la 2º planta del IEMath-GR