Devuelve un array o matríz de celdas para una estimación rapida, optima (calibrada) o errores estándar de los valores de los parámetros del modelo.
Sintaxis
SARIMA_PARAM(X, Order, mean, sigma, d, phi, theta, period, sd, sPhi, sTheta, Type, maxIter)
- X
- son los datos de series de tiempo univariantes (un array o matriz de celdas (Ej. filas o columnas)).
- Order
- es el orden en la serie de datos (Ej. el primer punto correspondiente a la fecha (la más temprana fecha = 1 (por defecto), la más reciente fecha = 0)).
Orden Descripción 1 Ascendente (el primer punto correpsonde a la fecha más temprana) (por defecto). 0 Descendente (el primer punto corresponde a la fecha más tarde). - mean
- es la media del modelo ARMA (Ej. mu). Si falta, una media de cero es asumida.
- sigma
- es el valor de la desviación estandar de los resíduos/innovations del modelo.
- d
- es el orden no diferencial no estacional.
- phi
- son los parámetros no estacionarios AR de los componentes del modelo componente AR(p) (comenzando con el lag más bajo).
- theta
- son los parámetros no estacionarios MA (Ej.MA (q)) (comenzando con el lag más bajo).
- period
- es el número de observaciones por un periodo (Ej. 12 = Anual, 4 = Trimestral).
- sd
- es el orden diferencial estacional.
- sPhi
- son los parametros de modelo componente estacionario AR (Ej.AR(p)) (comenzando con el lag más bajo).
- sTheta
- son los parametros de modelo componente estacionario MA (Ej.MA(q)) (comenzando con el lag más bajo).
- Type
- es un número entero para seleccionar la salida de la matríz/array: (1 = Estimación rápida, 2 = Calibrada, 3 = Errores Estándar).
Orden Descripción 1 Estimación rápida (on-óptima) de los valores de los parámetro (por defecto). 2 Calibración (óptima) de los valores de los parámetros del modelo. 3 Error estándar de los valores de los parametros. - maxIter
- es el máximo número de iteraciones usadas para calibrar el modelo. Si falta, se asume como máximo 100 por defecto.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- Las series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en caulquier extremo.
- SARIMA_PARAM devuelve una matríz/array de valores (o errores) de los parámetros del modelo en el siguiente orden:
- $\mu$.
- $\phi_1,\phi_2,...,\phi_p$.
- $\theta_1,\theta_2,...,\theta_q$.
- $\Phi_1,\Phi_2,...,\Phi_P$.
- $\Theta_1,\Theta_2,...,\Theta_Q$.
- $\sigma$.
- La media de largo plazo pude tomar cualquier valor o der emitida, en este caso el valor cero es asumido.
- Los residuos/innovation de la desviacion estandar (sigma) deben ser mayores a cero.
- Para los argumentos de entrada - phi (parámetros del componente AR no estacional):
- El argumento de entrada es opcional y pude ser omitido, en ese caso un componente no estacional AR es incluido.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros puede tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
- El orden de los componentes del modelo no estacionarios AR es solamente determinado por el oder del último valor en el array o matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el arguemnto de entrada - theta (parámetros del componente no estacionario MA):
- El argumento de entrada es opcional y pude ser omitido, en ese caso un componente no estacional MA es incluido.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros puede tener valores faltantes o errores de código (Ej. (i.e. #NUM!, #VALOR!, etc.)
- El orden de los componentes del modelo no estacionarios MA es solamente determinado por el oder del último valor en el array o matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el arguemnto de entrada - sPhi (parámetros del componente estacionario AR):
- El argumento de entrada es opcional y pude ser omitido, en ese caso un componente no estacional AR es incluido.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetros puede tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
- El orden de los componentes del modelo no estacionarios AR es solamente determinado por el oder del último valor en el array o matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- Para el arguemnto de entrada - sTheta (parámetros del componente estacionario MA):
- El argumento de entrada es opcional y pude ser omitido, en ese caso no se incluye ningun el componente estacional MA.
- Uno o más parámetros puede tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
- El orden de los componentes del modelo no estacionarios MA es solamente determinado por el oder del último valor en el array o matríz con un valor numérico (vs. faltante o error).
- El orden interador no estacionario - d - es opcional y puede ser omitido, en este caso d asume un valor cero.
- El orden integrador estacionario- sD - es opcional y puede ser omitido,en este caso sD asume un valor cero.
- La duración de la estación - s - es opcional y puede ser omitido en este caso s asume un valor cero (Ej. plain ARIMA).
- la función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
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.
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