En este artículo se presenta un análisis comparativo entre los algoritmos más interesantes para la estimación de parámetros de series temporales, tanto en bloque como recursivos. Se propone que los modelos autorregresivos largos constituyen una parametrización general para modelizar series inestables, cuyos parámetros pueden estimarse adecuadamente con algoritmos recursivos, tales como los filtros celosía.
@article{urn:eudml:doc:40136,
title = {Modelado de series temporales con m\'etodos en bloque y recursivos. Desarrollo de estimadores y predictores adaptativos.},
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volume = {12},
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pages = {281-313},
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Fuente García, David de la; García Martínez, Daniel F. Modelado de series temporales con métodos en bloque y recursivos. Desarrollo de estimadores y predictores adaptativos.. Qüestiió, Tome 12 (1988) pp. 281-313. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40136/