Detección simultánea de diferentes tipos de shocks en modelos lineales dinámicos normales matriciales

Resumen

En este trabajo se plantea el proceso de detección de diversos tipos de shocks en un Modelo Lineal Dinámico Normal Matricial (MLDNM) como un problema de comparación bayesiana de modelos. Dicho planteamiento permite analizar, de forma simultánea y secuencial, la existencia de una gran cantidad de comportamientos atípicos en la evolución de series de tiempo multivariantes (outliers aislados, cambios de nivel, cambios en pendiente, cambios en el patrón estacional, etc.) e intervenir de acuerdo con el tipo de shock detectado. El esquema planteado extiende el algoritmo de monitorización e intervención automáticas propuesto por
Gargallo y Salvador (2002c) para el análisis de series univariantes. Finalmente, el procedimiento se ilustra con el análisis de la evolución de las hipotecas y de los depósitos del sistema bancario en Aragón