Modelos Ocultos de Markov para Series de Tiempo

Ponente(s): Lizbeth Naranjo Albarrán, Luz Judith Rodríguez Esparza

Los Modelos Ocultos de Markov (HMM) son muy importantes en el modelado de las series de tiempo, debido a su complejidad y precisión en la estimación. Presentamos un tipo de HMM, llamado Markov-Switching, que permite el cambio de régimen -cambiar entre dos o más variables latentes- para identificar cambios de patrón -modelo subyacente-, y mostramos algunas aplicaciones. Para la estimación de los parámetros se utiliza el paradigma Bayesiano y Stan.