Calcula el pronóstico condicional fuera de la muestra (Ej. media, error e intervalo de confianza).
Sintaxis
ARMAX_FORE ([y], [x], orden, [β], µ, σ, [φ], [θ], t, retorno, α)
- [Y]
- Obligatorio. Es la reacción AKA, el dato o array la variable dependiente de las series de tiempo (una matriz dimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
- [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). - [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)).
- T
- Obligatorio. Es el tiempo de simulación tiempo/horizonte (expresado en términos de pasos más allá de las series de tiempo).
- Retorno
- Opcional. Es un número entero para seleccionar el tipo de salida del pronóstico: (1 = Media (por defecto), 2 = Error Estándar, 3 = Estructura Temporal, 4 = LL, 5 = UL).
Valor Retorno 1 Valor de la media pronosticada (por defecto). 2 Pronóstico de error estándar (volatilidad local aka). 3 Estructura temporal de volatilidad. 4 Límite inferior intervalo de confianza pronosticado. 5 Límite superior del intervalo de confianza pronosticado. - α
- Opcional. Es un nivel estadístico significativo (Ej. alfa). Si falta o es omitido, un valor de 5% es asumido.
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- La función de probabilidad logarítmica (LLF) se describe aquí.
- Las series de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
- La media a largo plazo puede tener cualquier valor o ser omitida, en ese acaso un valor cero es asumido.
- Los residuos/innovaciones de la desviación estándar (σ) debe ser mayor que cero.
- 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. plain 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.).
- 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.
- 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).
- 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.
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