AIRLINE_FORE - Pronóstico del Modelo Airline

Calcula fuera de la muestra la media condicional proyectada

Sintaxis

AIRLINE_FORE ([x], orden, µ, σ, s, θ, θ_s, t, retorno, α)

[X]

Obligatorio. Es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Orden

Opcional. Es el orden de tiempo en la serie de datos. (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la más temprana fecha = 1 (por defecto), la más tarde fecha = 0)).

Valor	Orden
1	Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto).
0	Descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor).

µ

Opcional. Es el modelo de la media (ej. mu).

σ

Obligatorio. Es desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

S

Obligatorio. Es la longitud de la estacionalidad (expresada en términos de lags, donde S 1).

θ

Opcional. Es el coeficiente de un componente de modelo no estacionario MA (ver modelo descriptivo).

θ_s

Opcional. Es el coeficiente del componente estacional MA (ver modelo descriptivo).

T

Obligatorio. Es el tiempo u horizonte de pronóstico (expresados en términos de pasos más allá del final de las series de tiempo).

Retorno

Obligatorio. Es un switch integrado para seleccionar el tipo proyección pronosticada:

Valor	Retorno
1	Valor proyectado de la media (por defecto).
2	Error estándar de pronóstico (aka Volatilidad local).
3	Plazo estructurado de volatilidad.
4	Límite más bajo del intervalo de confianza de pronóstico.
5	Límite más alto del intervalo de confianza de pronóstico.

α

Opcional. Es un nivel estadístico significativo (Ej. alfa). Si falta o es omitido, un valor de 5% es asumido.

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aqui.
2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaciadas.
3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
4. El argumento de la media a largo plazo µ puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor cero.
5. El valor de los residuos/innovación de la desviación estándar (σ) debe ser positivo.
6. La longitud de la estación debe ser mayor a uno.
7. El argumento de entrada para el parámetro no estacional MA θ es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente no estacional MA es incluido.
8. El argumento de entrada para el parámetro estacionario MA θ_s es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso no se incluye ningún componente MA estacional.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Criterio de información de Akaike.
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil.

Referencias

• James Douglas Hamilton; Análisis de series de tiempo; Princeton University Press; 1st edition (Jan 11, 1994), ISBN: 691042896.
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition (Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740.