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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/92627
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorLizarazu Alanez, Eddy-
dc.creatorVillaseñor Alva, José A.-
dc.date2010-10-27-
dc.date.accessioned2023-09-01T17:11:55Z-
dc.date.available2023-09-01T17:11:55Z-
dc.identifierhttps://econoquantum.cucea.udg.mx/index.php/EQ/article/view/121-
dc.identifier10.18381/eq.v7i1.121-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/92627-
dc.descriptionUsamos simulaciones de Monte Carlo para estudiar el desempeño de la prueba de raíz unitaria de Shin-So (DFSS) bajo los enfoques de transformaciones invariantes y el bootstrapping. Si la hipótesis alternativa es un proceso estacionario alrededor de una tendencia lineal, entonces la prueba bootstrap paramétrica es la mejor en términos de la potencia estadística. Sin embargo, si transformamos las observaciones para construir una prueba invariante, entonces la prueba DFSS es la mejor. Por consiguiente, la recomendación es usar transformaciones invariantes de la prueba de raíz unitaria de Shin-So debido a que su ejecución es directa y de menor coste.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.relationhttps://econoquantum.cucea.udg.mx/index.php/EQ/article/view/121/6339-
dc.rightsDerechos de autor 2015 EconoQuantumes-ES
dc.sourceEconoQuantum; Vol. 7 Núm. 1 Segundo Semestre 2010 Second Semester; 97-119en-US
dc.sourceEconoQuantum; Vol. 7 Núm. 1 Segundo Semestre 2010 Second Semester; 97-119es-ES
dc.source2007-9869-
dc.source1870-6622-
dc.titleAjuste recursivo con transformaciones invariantes y bootstrapping: El caso de una caminata aleatoria con interceptoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece en las colecciones:Revista Econoquantum

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