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, Order, mean, sigma, s, theta, theta2, Type, maxIter)

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

Order es el orden de tiempo en la serie de datos.(Ej. el primer punto corresponde a las fecha (la más temprana fecha=1 (por defecto), la más tarde fecha=0)).

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

mean es el modelo de la media (ej. mu)

sigma es desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

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

theta es el coeficiente de un componente de modelo no estacionario MA (ver modelo descriptivo).

theta2 es el coeficiente del componente estacional MA(ver modelo descriptivo).

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

Orden Descripción
1 Estimacion Rápida (no-óptima) de los valores de los parametros(por defecto)
2 Calibrada(óptima) de valores para los parámetros de los modelos
3 Error stándar de los valores de los parámetros

maxIter 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 aquí.
  2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
  3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes(Ej. #N/A) en los extremos.
  4. AIRLINE_PARAM devuelve una matríz de valores (o errores) de los parámetros del modelo en el siguiente orden in the following:
    1. $\mu$
    2. $\theta$
    3. $\Theta$
    4. $\sigma$
  5. AIRLINE_GUESS establece $\mu$ y $\sigma$ igual a la muestra diferencial (i.e. $Z_t=(1-L)(1-L^s)Y_t$) promedio, y desviación estándar respectivamente, y eso establece $\theta = 0$ y $\Theta=0$
  6. La función es adicionada en la versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
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A B C D
Fecha Data    
1/1/2008 -0.300 AIRLINE  
1/2/2008 -1.278 Mean 0.0481
1/3/2008 0.244 theta(1) 0.14
1/4/2008 1.276 theta(2) 0.30
1/6/2008 1.733 Sigma 2.74127
1/7/2008 -2.184 s 2
1/8/2008 -0.234    
1/9/2008 1.095    
1/10/2008 -1.087    
1/11/2008 -0.690    
1/12/2008 -1.690    
1/13/2008 -1.847    
1/14/2008 -0.978    
1/15/2008 -0.774    


  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?

Ejemplos de archivos

Referencias

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