ARMAX_FORE - Pronóstico para el Modelo ARMAX

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

  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. La media a largo plazo puede tener cualquier valor o ser omitida, en ese acaso un valor cero es asumido.
  6. Los residuos/innovaciones de la desviación estándar (σ) debe ser mayor que cero.
  7. 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.).
  8. 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.
  9. 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).
  10. La función fue adicionada en versión 1.63 SHAMROCK

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

Referencias

Comentarios

El artículo está cerrado para comentarios.

¿Fue útil este artículo?
Usuarios a los que les pareció útil: 0 de 0