ARIMA_GOF - Calidad de ajuste de un modelo ARIMA

Computariza la medida de la bondad de ajuste (Ej. Función de verosimilitud LLF,AIC, etc.) del modelo estimado ARIMA.

 

Sintaxis

ARIMA_GOF(X, Order, d, mean, sigma, phi, theta, Type)

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 el la media del modelo the ARMA (Ej. mu). Si falta, la media se asume como cero.

sigma es el valor de la desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

phi son los parámetros del modelo componente AR(p) (comenzando con el retraso menor (lag)).

theta son los parámetros del modelo componente MA(q) (comenzando con el retraso menor (lag)).

Type es un número entero para seleccionar la medida de de la bondad del ajuste: (1=LLF (por defecto), 2=AIC, 3=BIC, 4=HQC).

Orden Descripción
1 Función de Verosimilitud (LLF) (por defecto)
2 Criterio de Infromación Akaike (AIC)
3 Criterio de Infromación Schwarz/Bayesian(SIC/BIC)
4 Criterio de Infromación Hannan-Quinn (HQC)
 

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. La función de probabilidad logarítmica ( LLF ) se describe aquí.
  3. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
  4. La series de tiempo son homogéneas pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en los extremos.
  5. El valor de los resíduos/innovations de la desviación estándard(Ej. $\sigma$) debe ser mayor a cero
  6. El modelo ARMA tiene una distribución normal residual normal distribuída con una varianza constante. La Función de Verosimilitud ARMA log comienza:

    $$\ln L^* = -T\left(\ln 2\pi \hat \sigma^2+1\right)/2 $$

    Where:
    • $\hat \sigma$ es la desviación estandar de los resíduos.
  7. La estimación máxima de versosimilitud (MLE) es un método estadístico para ajustar un modelo a los datos y poveer estimados para los parámetros del modelo.
  8. El argumento integrador de orden (d) debe ser un número positivo
  9. La media puede tomar cualquier valor o ser omitida, en este caso el cero es asumido.
  10. El valor de los resíduos/innovations de la desviación estándard (sigma) debe ser mayor a cero.
  11. Para el argumento de entrada (phi):
    • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente AR es incluído
    • El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
    • Uno o más parámetros puden ser omitidos o tener un error de código (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. faltante o error).
  12. Para el argumento de entrada (theta):
    • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente el componente MA component no incluído.
    • El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
    • Uno o más parámetros puden ser omitidos o tener un 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. faltante o error).
  13. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Referencias

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