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• Magaly Pomari Aquise

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la bibliografia referida del libro de Gujarati CAPITULO 21. Deberán presentar: 

10 diferencias y 5 coincidencias de los conceptos:  PROCESOS ESTOCÁSTICOS ESTACIONARIOS y  PROCESOS ESTOCÁSTICOS NO ESTACIONARIOS. 10 DIFERENCIAS

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el proceso estocástico estacionario estudia su comportamiento durante el periodo en consideración y el no estacionario cambia en el tiempo Un proceso estocástico es débilmente estacionario si su media y la varianza son constantes en el tiempo y en el no estocástico la media, al igual que la varianza, se incrementa con el tiempo Para una serie de tiempo estacionaria, el correlograma se desvanece rápidamente, mientras que, para las series no estacionarias, lo hace de manera gradual el valor de la covarianza entre dos periodos de tiempo depende únicamente de la distancia o diferencia entre los dos períodos y un proceso estocástico no estacionario tendrá una media que varía con el tiempo un proceso estocástico estacionario no se desvía demasiado de su valor medio debido a la varianza finita, esto no ocurre con los procesos estocásticos no estacionarios. Un proceso estocástico estacionario tiene una distribución de probabilidad que varía de forma más o menos constante y proceso estocástico no estacionario es aquel cuya distribución de probabilidad varía de forma no constante  los procesos estocásticos no estacionarios pueden convertirse en procesos estocástico estacionarios mediante la transformación de la serie. En un porceso estocastico estacionario la velocidad de reversión media depende de la autocovarianza mientras en el no estacionarion es un paseo aleatorio. . El proceso estocastico estacionario es un Proceso de ruido blanco mientras el proceso estocastico no aleatorio es es un proceso de caminata aleatorio.

5 COINCIDENCIAS:  

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procesos aleatorios en el tiempo la mayoría de las series de tiempo económicas son no estacionarias pero también se da casos en los estacionarios. la estacionariedad débil se prueba mediante el correlograma de una serie de tiempo. Ambas sirven para saber si son tendencia o no Tienen una gráf ca de la autocorrelación en diferentes rezagos.

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10 diferencias y 5 coincidencias de los conceptos: CAMINATA ALEATORIA SIN DERIVA, CAMINATA ALEATORIA CON DERIVA.

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5 diferencias y 3 coincidencias de los conceptos:  Proceso  estacionario en diferencias (PED)  Proceso estacionario en tendencia (PET

En tendencia

En diferencia

la tendencia determinística expresada por α1t, donde t es el índice del tiempo. Este procedimiento tradicional elimina el componente tendencial de serie y deja como resultado el componente cíclico o no tendencial. es que la primera tiende a fluctuar alrededor de una tendencia determinística

No tiene una tendencia determinística.

La tendencia más simple y la más común es la tendencia linea

una serie que tiene raíces unitarias

Algunas series económicas pueden presentar una tendencia exponencial. Una característica de la tendencia exponencial es que refleja un crecimiento proporcional constante.

una tasa de crecimiento constante como es el caso de la tendencia lineal determinística, al contrario, su tasa de crecimiento va cambiando en el tiempo de manera aleatoria

COIN

todas las desviaciones con respecto a su tendencia serán transitorias

El caminante aleatorio sin deriva en su MCA es no estacionario

desviaciones de su valor de largo plazo serán temporales series tendrán un efecto transitorio. Esta característica se conoce como reversión a la media.

Estas series con tendencia, claramente no son estacionarias, porque su valor medio cambia a través del tiempo