ARIMA_SIM - Valores Simulados de un Modelo ARIMA

Calcula los valores simulados estimados de la muestra.

Sintaxis

ARIMA_SIM ([x], orden, d, µ, σ, [φ], [θ], t, semilla)

[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)).

T

Obligatorio. Es el tiempo de simulación tiempo/horizonte (expresado en términos de pasos más allá de las series de tiempo).

Semilla

Opcional. Es un número entero no asignado para establecer al azar un número(S) generador(es).

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La función de probabilidad logarítmica (LLF) se describe aquí.
3. Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
4. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
5. El ARMA_SIM(.) función regresa un array (matriz)de un patrón de simulación comenzando desde el final de los datos de entrada.
6. Los argumentos de entrada (Ej. recientes observaciones) es opcional. Si se omite, un a matriz de ceros es asumida.
7. El valor de los residuos/innovación de la desviación estándar (σ) debe ser mayor a cero.
8. 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).
9. 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).
10. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Función de verosimilitud.
• Wikipedia - Likelihood principle.
• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil.

Referencias

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