X-13ARIMA-SEATS Modelling - Regression

Este tutorial hace un resumen de los pasos para definir el modelo RegARIMA (aka., SARIMAX) en el marco de X13AS y genera valores de pronóstico e intervalos confiables.

Para nuestra muestra de datos usaremos el flujo mensual de pasajeros de aerolínea internacional entre enero de 1949 y Diciembre de 1960. Este conjunto de datos es una muestra de serie de tiempo popular cubierta, en principio, por Box-Jenkins en su manual de referencia de series de tiempo de 1970.

Paso 1 – Preparación de Datos

Hemos organizado las observaciones de lamuestra de datos en dos columnas adyacentes: fechas y valores, en orden ascendente desde el punto de vista cronológico, de manera que el primer punto de dato corresponda a la fecha más temprana (ej., enero de 1949), y el último punto de dato corresponda a la fecha más reciente (ej., diciembre de 1960).

Aunque X13ARIMA-SEATS acepta conjuntos de datos cronológicamente en reversa (ej. en orden descendiente), escogimos el orden ascendente para nuestra demostración aquí.

Paso 2 – Definir un Modelo X13ARIMA-SEATS

1. Seleccione una celda vacía en su hoja de cálculo, preferiblemente cercana al conjunto de datos de entrada y que tenga una celda adyacente vacía (para almacenar las especificaciones del modelo).
   
2. Localice el ícono de ARMA en la barra de herramientas deNumXL, haga clic en él y seleccione X13ARIMA-SEATS del menú desplegable.
   
3. La herramienta de X13ARIMA-SEATS (aka., X13AS) o caja de diálogo aparecerá en su pantalla.
   
4. En la ventana X13AS, la pestaña de Input está activa y desplegada. Necesitamos seleccionar y describir el conjunto de datos de entrada.
   1. En los datos de salida, seleccione el rango de celdas de la hoja de cálculo de sus datos. Debe inluir filas vacías adicionales para futuros datos.
   2. En “Data start,” seleccione la celda con el valor de fecha más reciente.
   3. El conjunto de datos se recoje cada mes, de manera que no hay necesidad de cambiar el campo de frecuencia.
   4. Finalmente, seleccione la celda vacía arriba de la actualmente seleccionada para almacernar la especificación de X13AS.
5. Ahora seleccione la pestaña ¨transform¨ y haga clic en la opción Auto para la función de transformación. Deje todo lo demás en esta pestaña igual.
   
6. Cambie ahora a la pestaña ARIMA. Por defecto, se selecciona la opción “Auto (TRAMO)”. Déjelo así pero cambie el horizonte de pronóstico a 3 años.
   
7. Cambie a la pestaña Regresión. De forma predeterminada, la regresión se establece en "ninguna" (es decir, deshabilitada). Haga clic en la opción "Agregar componente de regresión" para habilitarlo.
   
   

   Nota:

   Una vez se habilite la regresión, las pestañas internas (es decir, vacaciones integradas) estarán disponibles para usted.

8. En la pestaña interior: “incorporado”, seleccione : “Tendencia constante” y las opciones de flujo del día de negociación (td). Presione el botón de comando "Validar" para verificar la consistencia de la configuración de nuestro modelo.
   
9. Pasemos a la pestaña interior "Vacaciones". En esta pestaña, seleccione las vacaciones que sean relevantes para sus conjuntos de datos.
   1. Para nuestro conjunto de datos -pasajeros de aerolíneas internacionales, esperamos que las vacaciones tengan un impacto en las actividades de viajes internacionales.
   2. Seleccione "Pascua", "Día del Trabajo" y "Acción de Gracias". Para los días de adelanto/retraso, déjelo en el valor predeterminado, excepto para "Acción de Gracias", configúrelo en uno (1).
   3. Presione el botón de validación de comando.
   
10. Presione el botón "Aplicar".
11. 11. Similar a lo que hicimos en el “Tutorial X13AS II – Pronóstico”, construya una tabla de pronóstico y trace el pronóstico junto con los intervalos de confianza en el mismo gráfico.
    
12. Al comparar la tabla de pronóstico (y el gráfico) con los del "Tutorial X13AS II - Pronóstico", notamos que este carácter tiene intervalos de confianza más ajustados. En otras palabras, el modelo ARIMA con variables de regresión captura/explica más varianza en el conjunto de datos de entrada que antes.
13. Antes de terminar este tutorial, echemos un vistazo rápido al archivo de salida, generado por el programa x13as del censo de EE. UU.
    1. Inicie el asistente X13AS para su modelo.
    2. Presione el botón "Validar", seguido del control "Ejecutar X13AS".
       
    3. Haga clic o presione el botón de comando "Archivo de salida". NumXL iniciará la aplicación de bloc de notas y abrirá el archivo de salida generado por el programa x13as subyacente.
       
    4. Desplácese hacia abajo en la ventana del bloc de notas, hasta que vea la sección "Modelo de regresión".
       
    5. Examine el valor t para el regresor, el efecto del día de negociación y "acción de gracias" tiene un valor bajo, lo que lo convierte en un candidato para la eliminación.

Encontrar un conjunto óptimo de regresores en RegARIMA merece mucho más de lo que hemos cubierto aquí, pero esperamos haber proporcionado un lugar para comenzar.