@article{Arango-2024,
	author = {Lenin Arango-Castillo, Francisco J. Martínez-Ramírez, María José Orraca},
	title = {Medidas Univariadas de Persistencia: Un Análisis Comparativo},
	institution = {Banco de México},
	year = {2024},
	abstract = {La persistencia es la velocidad con la cual una serie de tiempo regresa a su media luego de un choque. Aunque se han propuesto varias medidas de persistencia en la literatura, cuando se aplican empíricamente las diferentes medidas arrojan mensajes incompatibles, pues difieren tanto en el nivel como en la evolución implícita de la persistencia. Una razón plausible por la cual los estimadores pueden diferir es la presencia de particularidades en los datos, como tendencias, ciclos, errores de medición, observaciones atípicas y cambios estructurales. Para comprender la utilidad y robustez de distintas medidas de persistencia, las comparamos en un marco de series de tiempo univariadas utilizando simulaciones de Monte Carlo. Consideramos estimadores de persistencia no paramétricos, semi paramétricos y paramétricos e investigamos su desempeño bajo distintas particularidades. Nuestros resultados indican que el método no paramétrico es, en promedio, menos afectado por las diferentes particularidades en series de tiempo analizadas en este trabajo.}
}