Estudio de la varianza de los errores de Modelos ARIMA asociados a series de precipitaciones: Modelos ARCH/GARCH

Autores: Omar Roberto Faure & Guillermo Daniel Scheidereiter

Resumen

Se presenta aquí un trabajo donde se estudia la presencia de heteroscedasticidad condicional autorregrasiva en la varianza de los errores de los modelos ARIMA  sociados a las series de precipitaciones de lluvia de la Provincia de Entre Ríos, Argentina. Se detectó evidencia de volatilidad de los errores en seis series de veintidós analizadas y se utilizó los modelos ARCH y GARCH para explicar esta variación. Se encontró órdenes no mayores que 2 para los modelos ARCH y no mayor que 1  para los GARCH. Las predicciones con estos modelos mostraron tendencia a estabilizarse en un valor constante cuando el período de predicción se extendió más de  seis meses. Se concluye que acompañar las predicciones ARIMA con las predicciones ARCH/GARCH aporta información complementaria de interés estructural, que permite tener mayor claridad y previsibilidad sobre el comportamiento de estos procesos.