ARMAX - Definición de un Modelo ARMAX

Devuelve una cadena única para designar el modelo especificado ARMAX.

Sintaxis

ARMAX ([β], µ, σ, [φ], [θ])

[β]

Opcional. Son los coeficientes de la matriz de los factores exógenos.

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)).

Observaciones

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. La media a largo plazo puede tener cualquier valor o ser omitida, en ese acaso un valor cero es asumido.
3. los residuos/innovaciones de la desviación estándar (σ) debe ser mayor que cero.
4. Para el argumento de entrada - ([β]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en ese caso el componente de regresión no es incluido (Ej. plano ARMA).
• El orden de los parámetros define como el factor exógeno pasa los argumentos de entrada.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o errores de código (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
5. Para el argumento de entrada - ([φ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en ese caso el componente AR no es incluido
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o errores 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.
6. Para el argumento de entrada - ([θ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en ese caso el componente MA no es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o errores 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).

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• 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.