AIRLINE_PARAM - Valores de Los Parámetros del Modelo

Devuelve una matríz de celdas para hacer una estimación inicial y rápida de los parámetros del modelo.

Sintaxis

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

[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).a

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 numero entero interruptor para seleccionar la matriz (array) de salida: (1 = Estimación rápida (por defecto), 2 = Calibrada, 3 = Errores estándar).

Valor	Retorno
1	Estimación Rápida (no-óptima) de los valores de los parámetros (por defecto).
2	Calibrada (óptima) de valores para los parámetros de los modelos.
3	Error estándar de los valores de los parámetros.

MaxIter

Opcional. Es el número máximo de iteraciones que se utilizan para calibrar el modelo. Si falta, se supone que el máximo predeterminado de 100.

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. AIRLINE_PARAM devuelve una matriz de valores (o errores) de los parámetros del modelo en el siguiente orden:
1. $\mu$.
2. $\theta$.
3. $\Theta$.
4. $\sigma$.
5. AIRLINE_PARAM establece $\mu$ y $\sigma$ igual al promedio muestral diferenciado (es decir, $Z_t=(1-L)(1-L^s)Y_t$) y la desviación estándar, respectivamente, y establece $\theta = 0$ y $\Theta=0$.
6. 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.