ARMA_CALIBRATE - Valores Óptimos para los Parámetros del Modelo

Computa la máxima verosimilitud estimada (MLE) de los parámetros del modelo.

Sintaxis

ARMA_CALIBRATE ([x], orden, µ, σ, [φ], [θ], maxiter)

[X]
Obligatorio. es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
Orden
Opcional. es el orden de tiempo en la serie de datos. (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la más temprana fecha = 1 (por defecto), la más tarde fecha = 0)).
Valor Orden
1 Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto).
0 Descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor).
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)).
MaxIter
Opcional. Es el máximo número de iteraciones usadas para calibrar el modelo. Si falta, el máximo de 100 por defecto es asumido.

 Atención

La función ARMA_CALIBRATE(.) de la version 1.63 es obsoleta: use en su lugar la función ARMA_PARAM(.).

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
  3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  4. La máxima estimación de verosimilitud (MLE) es un método estadístico para ajustar un modelo a los datos, y provee estimaciones para los parámetros del modelo.

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Referencias

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