Resumen de Econometría de las series de tiempo, cointegración y heteroscedasticidad condicional autoregresiva
Clive Granger, Robert F. Engle
- español
La investigación empírica en economía, así como en economía financiera, utiliza como herramienta fundamental a las series de tiempo. El reconocido trabajo económico de Trygve Haavelmo, considerado como visión estándar, considera a las series de tiempo económicas como realizaciones de procesos estocásticos. Esta aproximación permite al modelador el uso de inferencia estadística en la construcción y comprobación de ecuaciones que caracterizan a las relaciones entre variables económicas. El Premio Nobel de este año (2003), reconoce dos contribuciones que han profundizado nuestro entendimiento de dos propiedades centrales de muchas series de tiempo económicas — no estacionariedad y volatilidad variable en el tiempo- permitiendo un gran número de aplicaciones.
- English
Empirical research in economics, as well as in financial economics, uses time series as a fundamental tool. The renowned economic work of Trygve Haavelmo, considered as a standard vision, considers economic time series as realizations of stochastic processes. This approach allows the modeler the use of statistical inference in the construction and verification of equations that characterize the relationships between economic variables. This year's Nobel Prize (2003) recognizes two contributions that have deepened our understanding of two central properties of many economic time series - non-stationarity and variable volatility over time - allowing for a large number of applications.
