ARIMA_FORE - Pronóstico del modelo ARIMA

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

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
  3. Las serie de tiempo es homogénea e igualmente espaceada.
  4. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  5. El orden del argumento de integración (d) debe ser un número entero
  6. El largo plazo puede tomar cualquier valor o puede ser omitida, en ese caso el valor cero es asumido.
  7. Los residuos de la desviación estándar(sigma) deben ser mayores a cero.
  8. 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).
  9. 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).
  10. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Referencias

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