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Modelado X13ARIMA-SEATS – Predicción

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Mohamad
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Este tutorial mostrará los pasos para esbozar el modelo X13ARIMA-SEATS con el fin de generar valores de pronóstico e intervalos confiables.

Como datos de muestra utilizaremos el flujo mensual de pasajeros de aerolíneas internacionales entre enero de 1949 y diciembre de 1960. Este conjunto de datos es una muestra popular de series de tiempo cubierta por Box-Jenkins en su manual de referencia de series de tiempo de 1970.

 Aviso

El software del Censo de EEUU X13ARIMA-SEATS sólo está disponible en computadoras con Windows de 64 bits. Para obtener más información, consulte este artículo:

Compatibilidad de X13ARIMA-SEATS con Windows de 32-bits.

Paso 1 – Preparación de Datos

Organizamos las observaciones de los datos de muestra en dos columnas adyacentes: fechas y valores, en orden crónico ascendente, de manera que el primer punto de datos corresponde a la fecha más temprana (ej. enero de 1949), y el último punto de datos corresponde al más reciente (ej. diciembre de 1960).

Prepare sus datos de entrada como componentes de [fecha y valor] en orden cronológico o cronológico inverso.

IMPORTANTE:

Almacenamos los valores del componente fecha como el propio date-type de Excel (ej. fecha de número de serie), no texto. Escogimos el despliegue en el formato de fecha “M-YY” de la figura anterior pero usted puede elegir cualquier otro formato de fecha.

Aunque X13ARIMA-SEATS acepta los conjuntos de datos en orden cronológico opuesto (ej. descendiente), escogimos el orden ascendente para nuestra demostración aquí.

Paso 2 – Definir un Modelo X13ARIMA-SEATS

  1. Seleccione una celda vacía en su hoja de cálculo, preferiblemente cerca del conjunto de datos de entrada, y tenga una celda libre adyavente (para almacenar las especificaciones del modelo).
    Seleccione una celda vacía en su hoja de trabajo, preferiblemente cerca del conjunto de datos de entrada.

    Nota:

    Si usted ya tiene un modelo X13AS que quiera usar, seleccione la celda en su hoja de cálculo correspondiente a tal modelo.

  2. En la barra de herramientas de NumXL toolbar ubique el ícono ARMA, haga clic en él, y seleccione X13ARIMA-SEATS del menú desplegado.
    Localice el icono ARMA en la barra de herramientas de NumXL y seleccione la opción X13ARIMA-SEATS del menú desplegable.
  3. La herramienta X13ARIMA-SEATS (aka., X13AS) o caja de diálogo aparecerá en la pantalla.
    En el asistente del modelo X13ARIMA-SEATS, comience a completar sus datos de entrada.
  4. En la ventana de X13AS, la pestaña de los datos de entrada está activa y desplegada. Necesitamos seleccionar y describir el conjunto de datos de entrada.
    1. En los datos de entrada, seleccione el rango de celdas en la hoja de cálculo de sus datos.
    2. En “Data start,” seleccione la celda con el valor de datos más temprano.
    3. El conjunto de datos se colecta cada mes de manera que no necesitamos cambiar el campo de frecuencia.
    4. Seleccione la celda vacía señalada arriba para almacenar la especificación X13AS.
  5. Seleccione la pestaña Transform, y haga clic en “Auto” para la función de transformación. Deje todo igual en esta pestaña.
    En el asistente del modelo X13ARIMA-SEATS, vaya a la pestaña Transformar y seleccione Automático para la función de transformación.
  6. Cámbiese a la pestaña “ARIMA”,
    1. La metodología “Auto (TRAMO)” se selecciona por descarte. Consérvela así.
    2. Cambie el número de años en la sección de pronóstico a 3.
      En el asistente del modelo X13ARIMA-SEATS, cambie a la pestaña ARIMA y seleccione su metodología preferida.
  7. Presione el botón de comando “Validate”. Los botones “Run X-13AS” y “Apply” estarán activos ahora.
  8. Luego, presione el control “Apply”. La herramienta X13AS revisará la fórmula y generará la especificación del modelo en el valor de la celda SPC.
    Esta figura muestra las salidas del modelo y SPC del asistente X13ARIMA-SEATS de NumXL.

Paso 3 – Consulta/Encuentra de Valores de Pronóstico

  1. Ahora estamos listos para insertar los valores de pronóstico del modelo X13AS en nuestra hoja de cálculo. Cree una fila de encabezado para la tabla de datos de salida.
    Cree una fila de encabezado para la tabla de salida de pronósticos en su libro de trabajo.
  2. Luego adicione las fechas para fechas futuras. La última fecha de observación en el conjunto de datos es diciembre 1960, de manera que la fecha en la tabla de pronóstico debe empezar en enero de 1961 e incrementarse en 1 mes por cada fila.
    Complete las fechas futuras, comenzando un mes después de la última fecha de observación.
  3. Ahora estamos listas para obtener los valores de pronóstico del modelo X13AS. Para hacer esto, ingrese la función X13ASFore(.) en el lugar de la fórmula en la barra de herramientas.
    Escriba la función X13ASFore en la barra de herramientas de fórmula y complete los valores de entrada del modelo mediante el cuadro de diálogo Argumentos de función.
  4. Haga Clic en OK y los valores de media de pronóstico para enero de 1961 aparecerán en nuestra tabla de pronóstico.
    Esta figura muestra la salida de la función X13ASFORE y sus dependencias.
  5. Copie la fórmula a las columnas H e I, luego edite el argumento de tipo de rendimiento para 1 y 2 respectivamente.
    Repita la función para obtener los valores de pronóstico alto y bajo cambiando el valor de return_type en el cuadro de diálogo Argumentos de la función.
  6. Copie las fórmulas de la primera fila e las filas restantes de la tabla.
    Repita todos los valores de salida de pronóstico en su rango de fechas para obtener el resultado de pronóstico para sus datos futuros.
  7. Ahora grafiquemos el pronóstico y su intervalo de confiabilidad en nuestra hoja de cálculo.
    Esta figura muestra la gráfica de los valores pronosticados y sus intervalos de confianza.

Pista: Para generar una gráfica similar en Excel haga lo siguiente:

  1. Calcule la diferencia entre UL y LL en una columna adyacente.
  2. Grafique las tres series: Media de Pronóstico , Límite más bajo, y la diferencia (UL-LL) en la misma gráfica.
  3. Cambie el tipo de gráfica para cada serie:
    1. Pronóstico: línea con marcas
    2. Serie LL: área apilada
    3. (Differencia) UL-LL: área apilada.
    Esta figura muestra el cuadro de diálogo de eje y tipo de gráfico en Excel.
  4. Seleccione la serie LL, edite el formato y cambie la propiedad de relleno o “Fill” a ninguna.
    En esta figura, cambiamos la propiedad Relleno de la serie LL a Sin relleno en la página Formato de serie de datos (a la derecha).

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