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

Order es una serie de datos de tiempo en orden (ej. el primer punto correspondiente a la fecha (la fecha más temprana fecha=1 (por defecto), la fecha más tarde fecha=0)).

mean el la media (Ej.mu).

sigma es la desviación estándar del modelo residual

s es la longitud de la estcionalidad (expresada en términos de retrasos, donde s > 1).

theta es el coeficiente de un componente de modelo no estacionario MA (ver modelo descriptivo).

theta2 es el coeficiente del componente estacional MA(ver modelo descriptivo).

Type es el cambio integrado para seleccionar el tipo de salida: (1=Media (por defecto), 2= Volatilidad, 3= Residuos Naturales, 4= Residuos Estandarizados)

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes(Ej. #N/A) at either end.
4. El argumento media a largo plazo (media) puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor de cero.
5. El valor de los resíduos/innovations de la desviación estándard (sigma) debe ser positiva.
6. La longitud de la estación debe ser mayor que uno.
7. El argumento de entrada para el parametro no estacional MA- theta - is opcional y puede ser omitido, en cuyo el componente no estacional MA es incluido.
8. El argumento de entrada para el parametro estacionario MA theta2 - es opcional y puede ser omitido,en cuyo caso no se incluye ningún componente MA estacional.
9. La función es adicionada en la versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Criterio de información de Akaike
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740