Estimadores de Kernel para series de tiempo no lineales :

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dc.contributor.advisorLittin Curinao, Jorge
dc.contributor.authorVillegas Gil, Maria Elaine
dc.date.accessioned2026-07-01T22:47:18Z
dc.date.available2026-07-01T22:47:18Z
dc.descriptionEl presente trabajo tiene como objeto estudiar el comportamiento empírico y teórico para algunos estimadores de Kernel aplicados a modelos autorregresivos no lineales estacionarios. Para un modelo con pérdida cuadrática, se estudiarán resultados de consistencia y propiedades estadísticas asintóticas para distintos estimadores de Kernel de la esperanza condicional, asumiendo ciertas condiciones en las propiedades del proceso (por ejemplo, condiciones sobre el decaimiento de correlaciones o condiciones de mixing). Además, se discuten las principales dificultades técnicas y mejoras en relación al caso lineal. Palabras clave: Estimadores de kernel, Modelos autorregresivos, Propiedades asintóticas, Condiciones mixing.
dc.descriptionMagíster.
dc.descriptionIncluye bibliografía h.: 59-60.
dc.description.degreelevelMagíster
dc.description.degreenameMagíster en ciencias mención matemáticas
dc.description.departmentDepartamento de Matemáticas
dc.description.facultyFacultad de Ciencias
dc.description.programMagíster en ciencias mención matemáticas
dc.identifier.urihttps://ucn.primo.exlibrisgroup.com/discovery/fulldisplay?vid=56UCN_INST:UCN&lang=es&search_scope=MyInst_and_CI&tab=ALL&docid=alma990000571290107936
dc.identifier.urihttps://tesis.ucn.cl/handle/20.500.14385/41790
dc.publisherUniversidad Católica del Norte,
dc.titleEstimadores de Kernel para series de tiempo no lineales :
dc.typemaster thesis

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