ARIMA - Definición de un modelo ARIMA

Devuelve una cadena única para designar el modelo especifico ARIMA.

Sintaxis

ARIMA (d, µ, σ, [φ], [θ])

D

Obligatorio. Es el orden integrado.

µ

Opcional. Es la media del modelo ARMA (Ej. mu). Si falta, la media es asumida como cero.

σ

Obligatorio. Es el valor de la desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

[φ]

Opcional. Son los parámetros del modelo componente AR(p): [φ1 , φ2 … φp] (comenzando con el retraso menor (lag)).

[θ]

Opcional. Son los parámetros del modelo componente MA(q): [θ1, θ2 … θq] (comenzando con el retraso menor (lag)).

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. El argumento de integración (d) debe ser un es un número entero.
3. El argumento medio a largo plazo (media) puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor de cero.
4. Los residuos/innovaciones de la desviación estándar (σ) debe ser mayor a cero.
5. Para el argumento de entrada ([φ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en eses caso el componente AR no es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden ser omitidos o tener un error de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente AR es solamente determinado por el orden del último valor en la matriz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
6. Para el argumento de entrada ([θ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente MA no es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden ser omitidos o tener un error de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente MA es solamente determinado por el orden del último valor en la matriz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
7. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• 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.