ARIMA_PARAM - Valores de los Parámetros del Modelo

Devuelve un array o depliegue de celdas para una rápida estimación (calibración) o errores estándares de los valores de los parámetros del modelo.

Sintaxis

ARIMA_PARAM ([x], orden, d, µ, σ, [φ], [θ], retorno, maxiter)

[X]

Obligatorio. es la serie de datos de tiempo univariante (un array dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Orden

Opcional. es el orden de tiempo en la serie de datos. (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la más temprana fecha = 1 (por defecto), la más tarde fecha = 0)).

Valor	Orden
1	Ascendente (el primer punto corresponde a la fecha menor) (por defecto).
0	Descendiente (el primer punto corresponde a la fecha mayor).

D

Obligatorio. Es el orden integrado.

µ

Opcional. Es la media del modelo ARMA (Ej. mu). Si falta, la media es asumida como cero.

σ

Obligatorio. Es el valor de la desviación estándar del modelo residual/innovaciones.

[φ]

Opcional. Son los parámetros del modelo componente AR(p): [φ1 , φ2 … φp] (comenzando con el retraso menor (lag)).

[θ]

Opcional. Son los parámetros del modelo componente MA(q): [θ1, θ2 … θq] (comenzando con el retraso menor (lag)).

Retorno

Opcional. Es un número entero para seleccionar el tipo de salida de la matriz o array: (1 = estimación Rápida (por defecto), 2 = Calibración, 3 = Errores Estándar).

Valor	Retorno
1	Estimación Rápida (no-óptima) de los valores del parámetro (por defecto).
2	Calibración (óptima) de los valores de los parámetros del modelo.
3	Error estándar de los valores de los parámetros.

MaxIter

Opcional. Es el máximo número de iteraciones usadas para calibrar el modelo. Si falta, el máximo de 100 por defecto es asumido.

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
3. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
4. El argumento ordenador de integración(d) debe ser un entero positivo.
5. El argumento medio a largo plazo (media) puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor de cero.
6. El valor de los residuos/innovación de la desviación estándar (σ) debe ser mayor a cero.
7. Para el argumento de entrada ([φ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente AR es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden 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 matriz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
8. Para el argumento de entrada ([θ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso el componente el componente MA componente no incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden 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 matriz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
9. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Criterio de información de Akaike.
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil.

Referencias

1. James Douglas Hamilton; Análisis de series de tiempo; Princeton University Press; 1st edition (Jan 11, 1994), ISBN: 691042896.
2. Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition (Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740.