ARMA_CALIBRATE - Valores óptimos para los parámetros del modelo

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

 

Sintaxis

ARMA_CALIBRATE(X, Order, mean, sigma, phi, theta, maxIter)

X es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Order es el orden de tiempo en la serie de datos.(Ej. el primer punto corresponde a las fecha (la más temprana fecha=1 (por defecto), la más tarde 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)

mean el la media del modelo the ARMA (Ej. mu).

sigma es el valor de la desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

phi son los parámetros del modelo componente AR(p) (comenzando con el retraso menor (lag)).

theta son los parámetros del modelo componente MA(q) (comenzando con el retraso menor (lag)).

maxIter es el máximo número de iteraciones usadas para calibrar el modelo. Si falta, el máximo valor por defecto de 100 es asumido.

 

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Atención: La función ARMA_CALIBRATE()de la version 1.63 es obsoleta: use en su lugar la función ARMA_PARAM.
  3. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
  4. La series de tiempo son homogéneas pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en los extremos.
  5. La máxima estimación de versoimilitud (MLE) es un método estadístico para ajustar un modelo a los datos, y provee estimaciones para los parámetros del modelo.

Files Examples

Referencias

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