Devuelve un despliegue (array) de celdas para valores ajustados del modelo dentro de la muestra para la media condicional, volatilidad o residual.
Sintaxis
ARIMA_FIT(X, Order, d, Mean, Sigma, Phi, Theta, Type)
- X
- son los datos de series de tiempo univariantes (una matríz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
- Order
- es el orden del tiempo en la serie de datos (Ej. es la primer punto de la fecha correspondiente series (Ej. the first data point's corresponding date (la menor fecha = 1 (por defecto), la mayor 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). - d
- es el grado de diferenciación (Ej. d).
- mean
- es la media del modelo ARMA (Ej. mu).
- sigma
- es la desviación estándar de los resíduos del modelo.
- phi
- son los parametros del modelo componente AR(p) (comenzando con el retraso menor (lag)).
- theta
- son los parametros del modelo componente MA(q) (comenzando con el retraso menor (lag)).
- Type
- es un número entero para seleccionar el tipo de salida: (1 = Mean (por defecto), 2 = Volatilidad, 3 = Raw Residuos Brutos, 4 = Resíduos Estandarizados).
Orden Descripción 1 Media Ajustada (por defecto). 2 Desviación Estandar ajustada o volitadlidad. 3 Resíduos brutos (no estandarizados). 4 Resíduos Estandarizados.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
- La series de tiempo son homogéneas pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en los extremos.
- El argumento ordenador de integración (d) debe ser un entero positivo.
- El argumento media a largo plazo (media) puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor de cero.
- El valor de los resíduos/innovations de la desviación estándard (sigma) debe ser mayor a cero
- Para el argumento de entrada (phi):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente AR es incluido
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros puden 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 matríz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el argumento de entrada (theta):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente el componente MA component no incluído.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros puden 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 matríz o array con un valor numérico (vs. faltante o error)
- La función fue adicionada 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.
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