Calcula el pronóstico fuera de la condicional (Ej.media, error e intervalo de confianza).
Sintaxis
ARIMA_FORE(X, Order, d, mean, sigma, phi, theta, T, Type, alpha)
- 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)).
Orden Descripción 1 ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto) 0 descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor) - d
- es el grado de diferenciación (Ej.d).
- mean
- es el modelo de la media (ej. mu).
- sigma
- es desviación estándar del modelo residual/innovaciones.
- phi
- son los parámetros del componente del modelo AR(p) (comenzando con el lag más bajo).
- theta
- son los parámetros del componente del modelo MA(q) comenzando con el lag más bajo).
- T
- es el tiempo u horizonte del pronóstico (expresado in términos de pasos ma allá del final de las series de tiempo).
- Type
- es un número entero para seleccionar el tipo de salida del pronóstico (1=media (por defecto), 2=Error std, 3=Term Struct, 4=Nivel más bajo LL, 5= Nivel más alto UL).
Orden Descripción 1 Valor medio del pronóstico (por defecto) 2 Error Estándar del pronóstico (volatilidad aka local) 3 Volatilidad de la estructura 4 Menor limite del pronóstico del Intervalo de confianza 5 Mayor limite del pronóstico del Intervalo de confianza - alpha
- es el nivel significativo estadístico, si falta, una falla de 5% es asumida.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
- Las serie de tiempo es homogénea e igualmente espaceada.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
- El orden del argumento de integración (d) debe ser un número entero
- El largo plazo puede tomar cualquier valor o puede ser omitida, en ese caso el valor cero es asumido.
- Los residuos de la desviación estándar(sigma) deben ser mayores a cero.
- Para los argumentos de entrada (phi):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso no se incluye le componente AR.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetos pueden faltar o tener error de codigo (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
- El orden del modelo componente AR es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz o array con un valor numérico (vs. Fatlante o error).
- Para el argumento de entrada(theta):
- El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente MA no es es incluído.
- El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
- Uno o más parámetos pueden faltar o tener error de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
- El orden del modelo componente MA es solamente determinado por el orden del último valor en la matríz o array con un valor numérico (vs. Fatlante o error).
- La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.
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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