ARIMA_CHECK - Comprueba los valores de los parámetros para la estabilidad del modelo

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

Sintaxis

ARIMA_CHECK (µ, σ, [φ], [θ])

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. ARIMA_CHECK revisa el modelo ARMA para estabilidad: estacionalidad, invertibilidad, y causalidad.
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. El valor de los residuos/innovación de la desviación estándar (σ) debe ser positiva.
5. Para el argumento de entrada ([φ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso no se incluye el componente AR componente.
• El orden del comienzo de los parámetros empieza con el retraso (lag) más bajo.
• Uno más parámetros pueden faltar o un Código de error (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente AR es solamente determinado por el orden del último valor en el 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 este casi no se incluye el componente MA.
• El orden de los parámetros comienza con el retraso más bajo.
• Uno o más valores en los argumentos de entrada pueden ser faltantes o códigos de error (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente MA es solamente determinado por el orden del último valor en el despliegue con un valor numérico (vs. faltante o error).
7. La función es adicionada en la versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Función de verosimilitud.
• Wikipedia - Likelihood principle.
• 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.