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

Order es el orden del tiempo en la serie de datos (Ej. el primer punto corresponde a la fecha (la menor=1 (por defecto), la mayor fecha_0)).

d es el grado de diferenciación (Ej. d).

mean is the ARMA model mean (i.e. mu).es la media del modelo ARMA (Ej. mu). Si falta, la media es asumida como cero.

sigma es el valor de la desviación estándar de los resíduos del modelo.

phi son los parámetro del modelo componente AR(p) (comenzando con el lag más bajo).

theta son los parámetro del modelo componente MA(q) (comenzando con el lag más bajo).

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

maxIter es el máximo número de iteraciones usadas para calibrar el modelo. Si falta, un máximo faltante de 100 es asumido.

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La series de tiempo son homogéneas e igualmente espaceadas.
3. La series de tiempo son homogéneas pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en los extremos.
4. ARIMA_PARAM devuelve una matríz o array de valores (o errores) de los parámetros del modelo en el siguiente orden:
   
   1. $\mu$
   2. $\phi_1,\phi_2,...,\phi_p$
   3. $\theta_1,\theta_2,...,\theta_q$
   4. $\sigma$
5. El argumento para la integración (d) debe ser un positivo entero.
6. El argumento media a largo plazo (media) puede tomar cualquier valor o ser omitido, en cuyo caso se asume el valor de cero.
7. La desvación estándar del los residuos (sigma) debe ser mayor a cero
8. Para el argumento (phi):
   • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente AR no es incluído.
   • El orden de los parametros 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 matriz o array con un valor numérico (vs. faltante o error).
9. Para el argumento de entrada (theta):
   • El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en cuyo caso 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).
10. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil

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