X son lo datos de las series de tiempo univeriante (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

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

K es el lag order (Por ejemplo: k=0 (no lag), k=1 (1st lag), etc.). Si falta, se toma un defecto de k=1.

Alpha es el nivel de significancia estadística (Es decir, alpha). si falta, se toma un valor por decfecto de 5%.

UL es una bandera para especificar si un intervalo de confianza límite superior (ul=1), o inferior (ul=0) es deseado.

1. La serie de tiempo es homogénea e igualmente espaciada
2. La muestra ACF y diagrama PACF (Es decir, correlogramas) son herramientas comunmente usadas para la identificación del modelo en los modelos Box-Jenkins.
3. La función PACFCI es calculada como:
   
   $$\hat \rho_k - Z_{\alpha/2}\times \frac{1}{\sqrt{T}} \leq \rho_{k} \leq \hat{\rho_k}+ Z_{\alpha/2}\times \frac{1}{\sqrt{T}} $$
   
   Donde:
   
   • $\rho_k$ es la función de autocorrelación parcial de población para el lag k.
   • $T$ es el número de observaciones no faltantes en las series de tiempo de entrdada.
   • $\hat{\rho_{k}}$ es la función parcial de autocorrelación de la muestra para la lag k.
   • $P(Z \geq Z_\frac{\alpha}{2}) = \frac{\alpha}{2}$
   • $Z\sim N(0,1)$
4. PACF es la autocorrelación entre$z_t$ y $z_{t-k}$ esto no se contabiliza por lags o intervalos 1 a k-1, inclusive.
5. análogamente, PACF(k) es el coeficinete mínimo cuadrado oridinario (OLS) de regresión multiple k-ésima ($\phi_k$).
   
   $$\left[y_{t}\right]=\phi_{0}+\sum_{j=1}^{k}\phi_{j}\left[y_{t-j}\right]$$
   
   Donde:
   
   • $\left[y_{t}\right]$ es la serie de tiempo de entrada.
   • $K$ es la orden de retraso o lag order.
   • $\phi_j$ es el coeficinete j-ésimo de la regresión multiple (Es decir. AR(j)).

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Función de autocorrelación parcial
• Wikipedia - Metodología de Box-Jenkins

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