Calcula fuera de la muestra de los valores simulados.
Sintaxis
ARMA_SIM(X, Order, mean, sigma, phi, theta, T, seed)
- 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)).
Valor Order 1 Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto). 0 Descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor). - mean
- es el modelo ARMA para ejecutar (Ej. mu).
- sigma
- es la desviación estandar de los modelos residuales/innesperados.
- phi
- son los parámetros del modelo compuesto autoregresivo de AR(P) (comenzando con el más bajo retraso).
- theta
- son los parámetros del modelo componente MA(q) (comenzando con el más bajo retraso).
- T
- es el tiempo de simulación/horizonte (esxpresado en términos de pasos más allá de la series de tiempo).
- seed
- es un entero sin signo para configurar el generador de número(s) aleatorio(s).
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La función de probabilidad logarítmica (LLF) se describe aquí.
- ARM_SIM regresa una matríz de una simulación desde el final de los datos ingresados.
- El argumento de datos de entrada (ej. las observaciones recientes) son opcionales. Si se omiten una formacion de ceros es asumida.
- Las series de tiempo son homogéneas y con el mismo espacio.
- Las series de tiempo pueden incluir valores perdidos (Ej. #N/A) en cualquiera de los dos extremos.
- El largo plazo significa que pueden tomar cualquier valor os er omitidos, en ese caso se asume el valor cero.
- Los resíduos o innovaciones de la desviación estándar (sigma) deben ser mayores que cero.
- Para los parámetros de entrada - phi:
- Los parametros de entrada son opcionales y pueden ser omitidos , en este caso no es incluído el componente AR.
- El orden de los parametros comienzan con la disminución más baja.
- Uno o más parametros pueden tener valores perdidos o errores de codificación (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc).
- El orden del modelo AR es solamente determinado por el orden de el último valor en la formación con valores numéricos.(vs. valores perdidos o errores).
- Para los parametros de entrada - theta:
- Los parametros de entrada son opcionales y pueden ser omitidas, en este caso los componentes de la media móvil son incluídos.
- El orden de los parametros comienzan con la disminución más baja.
- Uno o más parametros pueden tener valores perdidos o errores de codificación (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc).
- El orden de la media o promedio móvil es solamente determinado por el orden del último valor en la formación con un valor numérico. (vs. valores perdidos o errores).
- La función fue adicionada en version 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.
Comentarios
El artículo está cerrado para comentarios.