Computa la bondad del ajuste (Ej.función de verosimilitud (LLF), AIC, etc.) del modelo ARMA.
Sintaxis
ARMA_GOF(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 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)).
- Type
- es un número entero para seleccionarla medida de la bondad del ajuste: (1=LLF (por defecto), 2=AIC, 3=BIC, 4=HQC).
Orden Descripción 1 Función de Versosimilitud(LLF) (por defecto) 2 Criterio de Información Akeike (AIC) 3 Criterio de Información Schwarz/Bayesian(SIC/BIC) 4 Criterio de Información Hannan-Quinn (HQC)
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) 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.
- The long-run mean can take any value or be omitted, in which case a zero value is assumed.
- The residuals/innovations standard deviation (sigma) must greater than zero.
- 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).
- 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).
- Los valores faltantes de los parámetros reducen el número del modelo actual sobre todos los parámetros, entonces mejoran las estadísticas de AIC, BIC y HQC.
- La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
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
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