El Modelo de Medias Móviles (MA)

[@El_Michi7778]

excelente explicación, videos como estos son los que vale la pena ver.

[@roberthgonzales7325]

Genial, al fin logre entender bien que es MA

[@MyJupiter92]

Fue de gran utilidad, muchas gracias por todos tus vídeos, son muy buenos.

[@TheFello93]

Suscrito. Muy buena explicación. ¡Gracias!

[@amaroborba3691]

Buenos días, hay alguna forma de acceder al material que expones en los vídeos? La explicación es impecable, y si bien cuento con toda la bibliografía sugerida, me gustaría contar con el material para mis consultas de estudiante. Saludos!

[@econometria2637]

Qué tal, gracias por ver los videos. Lamentablemente no están disponibles mis ppts para difusión. Saludos!

[@abelsebastianarcasirivera4807]

Hola @Econometría en el minuto 11:07 mencionas en el video anterior, ¿ese video es proceso AR que dura 36:44 minutos ?

[@econometria2637]

No, el video anterior es el de Introducción a la Series de Tiempo.

[@thereport7961]

Que buen video, me ayudaste mucho crack.

[@alejandroestrada8374]

Eres grande gracias!!!1

[@luisll5367]

No hay raize unitarias video de ello

[@econometria2637]

Sí tenemos un video de raíces unitarias. Saludos

[@robertoc.a.6771]

no puedo entender que se entiende por shocks aleatorios. Quiere decir que la variable dependiente puede ser explicada a partir de los errores situados a "n" rezagos de distancia temporal??? Esto quiere decir que existe una correlación entre los errores y la variable dependiente??? . Los modelos ar son claros por que se explica la variable a partir de su pasado, pero en este caso me parece a mi, que se utilizan los errores de los valores del pasado y futuro separados por n rezagos para explicar el comportamiento de la variable... Si es así ¿¿¿Como se puede explicar el comportamiento de una variable a partir de un elemento estocástico??? el error es aleatorio y se supone que no existe autocorrelación residual, por lo general utilizamos variables deterministas para explicar el comportamiento y suponemos que el error es completamente aleatorio

[@econometria2637]

La característica de los modelos MA es que la variable Y se compone de una combinación lineal de shocks pasados. Estos shocks son completamente aleatorios, independientes entre sí e impredecibles. En el modelo MA también puede haber componentes determinísticos, en este caso hemos usado la media mu, pero esto no es necesario para tener un modelo MA. Me parece que la confusión surge por llamar "error" al shock aleatorio, pues le da una connotación de algo que no debería estar ahí. Los shocks aleatorios existen y surgen en todos los periodos. Un MA se compone de ellos, pero no quiere decir que Y sea un error.

[@kevinalejandro3121]

​@@econometria2637 ¿¿Entonces los errores rezagados de los que se compone un modelo MA vienen siendo shocks aleatorios que se comportan como ruido blanco media: 0 y varianza constante ?? ¿¿Osea esos errores rezagados no provienen en realidad de una estimación previa , son mas bien números aleatorios que se comportan como ruido blanco ?? ¿Es correcto?

[@albertciurana345]

está mal

[@albertciurana345]

la formula será -theta

[@econometria2637]

@@albertciurana345 Hola, gracias por la observación, pero ni tú ni yo estamos equivocados. Un error en términos generales y conceptualmente hablando no tiene signo. Por ejemplo, el modelo de regresión lineal pueden escribirse como Y=b1 + b2*X+u o también como Y=b1+b2*X-u, pero por costumbre se toma el primer caso. En el caso de los modelos MA, algunos los escriben como Yt=mu+et+theta*et-1, o también Yt=mu+et-theta*et-1, el análisis es exactamente el mismo, solo que hay que tomar en cuenta el signo del parámetro. Saludos y gracias por la pregunta, pues suelo encontrar algunos comentarios similares al tuyo, lo que me permite hacer la aclaración.

[@abelsebastianarcasirivera4807]

@@econometria2637 Gracias por aclararlo, mi profesor usa -theta por epsilon rezago 1. Aún así tu video me sirvió mucho para entender mejor mi clase.