AIRLINE_GOF - Calidad de ajuste de un modelo Airline

Jacquie Nesbitt

21 de octubre de 2016 17:40

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

Sintaxis

AIRLINE_GOF(X, Order, mean, sigma, s, theta, theta2, Type)

X

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

Order

es el orden del tiempo en la serie de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la menor=1 (por defecto), la mayor fecha_0)).

Orden	Descripción
1	ascendente (el primer punto corresponde a la menor fecha) (por defecto)
0	descendente (el primer punto corresponde a la fecha mayor fecha)

mean

es el modelo de la media (Ej. mu).

sigma

es la desviación estándar de los resíduos/inespetados del modelo.

s

es la longitud de la estacionalidad (expresada en términos de lags, donde s > 1).

theta

es el coeficiente del componente no estacionario MA (ver modelo descriptivo).

theta2

es el coeficiente del componente estacionario MA (ver modelo descriptivo).

Type

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

Orden	Descripción
1	Función Log-Likelihood (LLF) (default)
2	Criterio de Información Akaike (AIC)
3	Criterio de Información Schwarz/Bayesian (SIC/BIC)
4	Criterio de Información Hannan-Quinn (HQC)

El modelo subyacente se describe aquí.
La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
Criterio de Información de Akaike ( AIC ) se describe aquí.
Criterio de Información de Bayesian (Schwartz) (BIC) se describe aquí.
Criterio de Información de Hannan-Quinn (HQC) se describe aquí.
La serie de tiempo es homogénea os igualmente espaceada.
Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
The airline model with order $s$ has 4 parameters: $\mu\,,\sigma\,\,,\theta\,,\mathit{and} \Theta$
El modelo Airline es un caso especial de multiplicación estacionaria del modelo ARIMA, y este asume una distribución residual con una varianza constante.
La función fue adicionada en la versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplo 1:

Fórmula	Descripción (Resultado)
=AIRLINE_AIC(Sheet1!$B$2:$B$15;1;$D$3;$D$6;$D$7;$D$4;$D$5)	65.6	Criterio de información de Akaike (AIC)
=AIRLINE_LLF(Sheet1!$B$2:$B$15:1$D$3;$D$6;$D$7;$D$4;$D$5)	-25.47	Función Log-Verosimilitud
=AIRLINE_CHECK($D$3;$D$6;$D$7;$D$4;$D$5)	1	Es el modelo Airline estable?

Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740