Calcula el pronóstico condicional fuera de la muestra (Ej.media, error e intervalo de confianza)
Sintaxis
SARIMAX_FORE(Y, X, Order, Beta, mean, sigma, d, phi, theta, period, sd, sPhi, sTheta, T, Type, alpha)
- Y
- es la respuesta o matriz de variable dependiente de las series de tiempo (una matriz dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
- X
- es la matriz de variables independientes (factores exógenos) en la series de tiempo,de manera que cada columna represenata una variable.
- Order
- es el orden de tiempo en la series de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha, (la mas temprana fecha=1 (por defecto),la última fecha=0)).
Orden Descripción 1 ascendente (el primer punto corresponde a la fecha más temprana) (por defecto) 0 descendente (el primer punto corresponde a la última fecha) - Beta
- Son las matrices de coeficientes de los factores exógenos.
- mean
- es la media del modelo SARIMA (Ej. el largo plazo las seeries de tiempo de la regresión diferencial residual). Si falta, la media se asume como cero.
- sigma
- es el valor de la desviación estándar de los resíduos/innovations del modelo.
- d
- es el orden diferenciado no estacional.
- phi
- son los parámetros del AR no estacional componente del modelo AR(p) (comenzando con el lag más bajo).
- theta
- son los parámetros del MA no estacional componente del modelo (Ej. MA(q)) (comenzando con el lag más bajo).
- period
- es el número de observaciones por un periodo (Ej. 12=Anual, 4=Trimestral).
- sd
- es el orden diferencial estacional.
- sPhi
- son los parámetros del AR estacional componente de modelo AR(p) (comenzando con el lag más bajo).
- sTheta
- son los parámetros del MA estacional componente de modelo (Ej. MA(q) (comenzando con el lag más bajo).
- T
- es el pronóstico de tiempo/horizonte (expresados en terminos de pasos mas alla del final de la series de tiempo).
- Type
- es un número entero para seleccionar el tipo de salida del pronóstico: (1=media (por defecto), 2=Errores estándar, 3=Term Struct, 4=LL, 5=UL)
Orden Descripción 1 Valor de la media pronosticado (por defecto) 2 Error estándar del pronóstico(aka volatilidad local) 3 Estrucutura de volatilidad a corto plazo 4 Límite inferior del pronostico del intervalo de confianza. 5 Límite superior del pronostico del intervalo de confianza. - alpha
- es el nivel estadístico significativo. Si falta, un valor de 5% es asumido.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
- Cada columna en los factores explicativos de la matriz de entrada (Ej. X) corresponde a una variable separada.
- Cada fila en los factores explicativos de la matriz de entrada (Ej. X) corresponde a una observación.
- Las observaciones (Ej. filas) con valores faltantes en X o Y son asumidas como faltantes.
- El número de filas de la variable explicatoria (X) debe ser mayor o igual que el número de filas de la variable de respuesta (Y) más el pronóstico del horizonte
- Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas
- La series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cualquier extremo.
- La media de largo plazo pude tomar cualquier valor o der emitida, en este caso el valor cero es asumido
- Para el argumento de entrada - Beta:
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente de regresión no es incluido (Ej.solamente SARIMA).
- El orden de los parámetros define como se pasan los argumentos de entrada los factores exógenos.
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o un error de código (Ej.#NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- El argumento media a largo plazo de lo residuos diferenciados de la regresión pueden tomar cualquier valor.Si es omitido, un valor cero es asumido.
- Los resíduos de la desviación estándar (sigma) debe ser mayor a cero.
- Para el argumento de entrada - phi (parámetros de de AR componente no estacional):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente AR no estacional no es incluido.
- El orden de los parámetros comineza con el lag más bajo
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o un error de código (Ej.#NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- El oden del modelo componente no estacional AR es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el argumento de entrada - theta (parámetros del componente no estacional MA):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente MA no estacional no es incluido.
- El orden de los parámetros comineza con el lag más bajo
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o un error de código (Ej.#NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- El orden del modelo componente no estacional MA es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el argumento de entrada - sPhi (parámetros del componente estacional AR):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente estacional AR no es incluido.
- El orden de los parámetros comineza con el lag más bajo
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o un error de código (Ej.#NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- El orden del modelo componente estacional AR es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el argumento de entrada - sTheta (parámetros del componente estacional MA):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente estacional MA es incluido.
- El orden de los parámetros comineza con el lag más bajo
- Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o un error de código (Ej.#NUMERO!, #VALOR!, etc.).
- El orden del modelo componente estacional MA es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el orden de integración no estacional - d - es opcional y puede s, en este caso d es asumida como cero.
- Para el orden de integración estacional - sD - es opcional y puede ser omitido, en este caso sD es asumida como cero.
- La duración de la estacionalidad- s - es opcional y puede ser omitida, en este caso s es asumida como cero (Ej. ARIMA simple).
- La función fue adicionad en versión 1.63 SHAMROCK.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
Referencias
- 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
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