SARIMAX_PARAM - Parámetros del modelo SARIMA

Devuelve un array de celdas para una estimación rápida, óptima (calibrada) o errores std. de los valores de los parámetros del modelo.

 

Sintaxis

SARIMAX_PARAM(Y, X, Order, Beta, mean, sigma, d, phi, theta, period, sd, sPhi, sTheta, Type, maxIter)

Y es la respuesta o la matriz de datos de series de tiempo variable dependiente (una matriz unidimensional de celdas (filas o columnas)).

X es la matriz de datos de las serie del tiempo variable independientes (factores exógenos), de manera que cada columna representa una variable.

Order es el orden del tiempo en la serie de datos (es decir, la fecha correspondiente al primer punto de datos (la fecha más temprana = 1 (por defecto), la fecha última fecha = 0)).

Orden Descripción
1 ascendente (el primer punto de datos corresponde a la fecha más temprana ) (defecto)
0 descendente (el primer punto de datos corresponde a la última fecha)

Beta son los coeficientes de matriz de los factores exógenos.

mean es la media del modelo SARIMA (es decir. largo plazo de las series de tiempo diferenciada). Si falta, la media se asume como cero.

sigma es el valor de la desviación estándar de residuos del modelo.

d es la diferencia orden no estacional.

phi son los parámetros componente del modelo AR no estacional del modelo, AR (p) (empezando por el lag o retraso de más bajo).

theta son los parámetros del componente del modelo MA no estacional (es decir. MA(q)) (empezando por el lag o retraso de más bajo).

period es el número de observaciones por un periodo (Por ejemplo. 12=Anual, 4=Trimestral).

sd es el orden de la diferencia estacional.

sPhi son los parámetros del modelo componente estacional are the parameters of the componente de modelo de temporada AR AR(p) (comenzando con el lag o retraso más bajo).

sTheta son los parámetros de la componente del modelo MA estacional (es decir. MA(q)) ((empezando por el lag o retraso de más bajo)).

Type es un switch integrador para seleccionar la salida de la matriz o array: (1=Estimación Rápida (defecto), 2= Calibrada , 3=Errores Estándar)

Orden Descripción
1 Estimación Rápida (no-óptima) de los valores de los parámetros (por defecto)
2 Calibrada (óptima) valores para los parámetros del modelo
3 Error estándar de los valores de los parámetros.

maxIter es el número máximo de iteraciones que se utilizan para calibrar el modelo. Si faltan, se asume por defecto un máximo valor de 100.

 

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Cada columna en los factores explicativos en la matriz de entrada (es decir X) corresponde a una variable independiente.
  3. Cada fila en los factores explicativos en la matriz de entrada (es decir X) corresponde a una observacito an observación.
  4. Observaciones (es decir. filas) con valores faltantes X o Y son asumidos como faltantes
  5. El número de filas de la variable explicativa (X) debe ser a igual al número de filas de la variable respuesta (Y).
  6. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada.
  7. las series de timepo ueden incluir valores faltantes (Por ejemplo. #N/A) en cada extremo.
  8. SARIMAX_PARAM devuelve un array o matriz de valores (o errores) de los de los parámetros del modelo en el siguiente orden:
    1. $\alpha$: (if selected)
    2. $\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_b$
    3. $\mu$
    4. $\phi_1,\phi_2,...,\phi_p$
    5. $\theta_1,\theta_2,...,\theta_q$
    6. $\Phi_1,\phi_2,...,\phi_P$
    7. $\Theta_1,\theta_2,...,\theta_Q$
    8. $\sigma$
  9. El intercepto o el argumento de entrada del término constante de la regresión es opcional. Si es omite, se asume un valor de cero.
  10. Para el argumento de entrada - Beta:
    • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso no se incluye el componente de regresión (es decir. solamente SARIMA).
    • El orden de los parámetros define cómo se pasan los argumentos de entrada de factores exógenos.
    • Uno o más parámetros pueden tener un valor faltante o un código de error (es decir. #NUM!, #VALOR!, etc.).
  11. El argumento de la media a largo plazo (media) de la regresion diferenciada residual puede tomar culaquier valor. Si se omite, un valor de cero es asumimdo.
  12. La desviacion estándar de los residuales (sigma) debe ser mayor que cero.
  13. para el argumento de entrada - phi (parámetros del componente no estacional AR):
    • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso, no se incluye el componente no estacional AR.
    • El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
    • Uno o más parametros tienen valores faltantes o error de código (es decir. #NUM!, #VALOR!, etc.).
    • El orden del modelo de componentes no estacional AR está determinado únicamente por el orden del último valor en la matriz con un valor numérico (versus faltante o error).
  14. Para el argumento de entrada- theta (parámetros de componente no estacional MA):
    • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente no estacional MA no es incluido.
    • El orden de los parámetros comienza con el lag o retraso más bajo.
    • Uno o más valores en el argumento de entrada pueden estar ausentes o tener un error de código (es decir. NUM!,#valor!, etc.).
    • El orden del modelo de componentes no estacional MA está determinado únicamente por el orden del último valor de la matriz con un valor numérico (vs. faltante, o error).
  15. Para el argumento de entrada - sPhi (parámetros de la componente estacional AR):
    • El argumento de entrada es opcioanl y pude ser imitido, en cuyo caso se incluye el componente no estacional AR.
    • El orden de los parámetros comienza con el lag o retraso más bajo.
    • Uno o más parámetros pueden tener un valor faltante o un error de código de (es decir. NUM!, #valor!, etc.).
    • El fin del modelo de componentes estacional AR está determinado únicamente por el orden del último valor de la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error.).
  16. Para el argumento de entrada - sTheta (parámetros del componente estacional MA):
    • El argumento de entrada es opcional y puede omitirse, en cuyo caso no se incluye ningún componente MA estacional
    • El orden de los parámetros comienza con el lag o retraso más bajo
    • Uno o más parametros valores en los argumentos de entrada pueden ser faltantes o tenr error de código (es decir. #NUM!, #VALOR!, etc.).
    • El orden del modelo de componentes MA estacional está determinado únicamente por el orden del último valor de la matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).
  17. El orden de integración no estacional - d - es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso d es asumida como cero.
  18. El orden de integración estaciona - sD - es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso sD es asumido como cero.
  19. La duración de la estación - s - es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso s es asumida como cero (es decir. ARIMA simple).
  20. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Referencias

¿Tiene más preguntas? Enviar una solicitud

0 Comentarios