"Proponemos un nuevo procedimiento para detectar raíces unitarias basado en métodos de subespacios. Su planteamiento comporta tres aspectos fundamentales. Primero, la misma metodología se puede aplicar a series individuales o a vectores de series temporales. Segundo, utiliza una familia flexible de criterios de información, cuyas funciones de pérdida se pueden adaptar a las propiedades estadísticas de los datos. Finalmente, no requiere especificar un proceso estocástico para las series analizadas. Se demuestra la consistencia del método y los ejercicios de simulación revelan buenas propiedades en muestras finitas. Además, su aplicación práctica se ilustra mediante el análisis de varias series reales."
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