ARMA_FIT - Modelo ARMA Valores Ajustados

Devuelve una matríz de celdas para los valores ajustados en la muestra del modelo de la media condicional, volatilidad o residuales. Devuelve una matríz de celdas

Sintaxis

ARMA_FIT(X, Order, Mean, sigma, phi, theta, Type)

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 la 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)).

Type

es un número entero para seleccionar el tipo de salida: (1 = Media (Por defecto), 2 = Volatilidad, 3 = Resíduos Brutos, 4 = Resíduos Estandarizados).

Orden	Descripción
1	Media Ajustada (Por defecto).
2	Desviación Estandar Ajustada o volatilidad.
3	Resíduos Brutos (no estandardizados).
4	Resíduos Estandarizados.

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La función de probabilidad logarítmica (LLF) se describe aquí.
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. Para el argumento - phi:
   • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente el componente AR 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 AR es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
6. Para el argumento - 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).
7. 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

• D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906.
• James Douglas Hamilton; Time Series Analysis; 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.
• Box, Jenkins and Reisel; Time Series Analysis: Forecasting and Control; John Wiley & SONS.; 4th edition(Jun 30, 2008), ISBN: 470272848.
• Walter Enders; Applied Econometric Time Series; Wiley; 4th edition(Nov 03, 2014), ISBN: 1118808568.