SARIMAX_CHECK - Validación del modelo SARIMAX

Examina los parámetros del modelo para las restricciones de estabilidad (Ej. estacionalidad, invertibilidad, caudalidad, etc.).

Sintaxis

SARIMAX_CHECK(mean, sigma, d, phi, theta, period, sd, sPhi, sTheta, Beta)

mean

es la media del modelo ARMA (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 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 MA(q) (comenzando con el lag más bajo).

Beta

son los coeficientes de la matriz de los factores exógenos.

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. SARIMA_CHECK revisa si $\sigma\gt 0$ y si todas las raices características del modelo subyacente ARMA caen fuera del circulo unitario.
4. Usando Solver en Excel, usted puede especificar el valor que regresa SARIMA_CHECK como una restricción para asegurar una estacionalidad del modelo ARMA.
5. La media de largo plazo pude tomar cualquier valor o der emitida, en este caso el valor cero es asumido.
6. 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.).
7. 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.
8. Los resíduos de la desviación estándar (sigma) debe ser mayor a cero.
9. 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).
10. 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).
11. 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).
12. 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).
13. Para el orden de integración no estacional - d - es opcional y puede s, en este caso d es asumida como cero.
14. Para el orden de integración estacional - sD - es opcional y puede ser omitido, en este caso sD es asumida como cero.
15. La duración de la estacionalidad- s - es opcional y puede ser omitida, en este caso s es asumida como cero (Ej. ARIMA simple).
16. La función fue adicionad en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Función de verosimilitud.
• Wikipedia - Likelihood principle.
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil.

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.