AIRLINE_GOF - Calidad de ajuste de un modelo Airline

Computa la bondad del ajuste (Ej. función de verosimilitud (LLF), AIC, etc.) del modelo Airline.

Sintaxis

AIRLINE_GOF ([x], orden, µ, σ, s, θ, θ_s, retorno)

[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).

Retorno

Opcional. Es un cambio integrador para seleccionar la bondad del ajuste de la medida ajustada: (1 = LLF (default), 2 = AIC, 3 = BIC, 4 = HQC).

Valor	Retorno
1	Función Log-Likelihood (LLF) (por defecto).
2	Criterio de Información Akaike (AIC).
3	Criterio de Información Schwarz/ bayesiano (SIC/BIC).
4	Criterio de Información Hannan-Quinn (HQC).

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aqui.
2. La función de probabilidad logarítmica (LLF) se describe aquí.
3. Criterio de Información de Akaike (AIC) se describe aquí.
4. Criterio de Información Bayesiano (Schwartz) (BIC) se describe aquí.
5. Criterio de Información de Hannan-Quinn (HQC) se describe aquí.
6. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaciadas.
7. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
8. El modelo "Airline" con orden $s$ tiene 4 parámetros: $\mu\,,\sigma\,\,,\theta\,,\mathit{and}\, \Theta$.
9. El modelo Airline es un caso especial de multiplicación estacionaria del modelo ARIMA, y asume una distribución residual con una varianza constante.
10. La función fue añadida en la versión 1.63 SHAMROCK.

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.