ARMA - Definición de un Modelo ARMA

Devuelve una cadena única para designar la especificación del modelo ARMA.

Sintaxis

ARMA (µ, σ, [φ], [θ])

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 tomar cualquier valor o ser omitida, en este caso el valor cero es asumido.
3. La desviación estándar de los residuos/innovaciones (σ) deben ser mayores a cero.
4. Para el argumento de entrada ([φ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en este caso el componente AR nos es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o error de códigos (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente AR es solamente determinado por el orden del último valor en el array o matriz con un valor numérico (vs. faltante o error)
5. Para el argumento de entrada ([θ]):
• El argumento de entrada es opcional y puede ser omitido, en ese caso el componente es incluido.
• El orden de los parámetros comienza con el lag más bajo.
• Uno o más parámetros pueden tener valores faltantes o error de códigos (Ej. #NUM!, #VALOR!, etc.).
• El orden del modelo componente MA es solamente determinado por el orden del último valor en el array o matriz con un valor numérico (vs. faltante o error).

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Modelo Autorregresivo de media móvil.

Referencias

• D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906.
• 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.
• Box, Jenkins and Reinsel; Time Series Analysis: Forecasting and Control; John Wiley & SONS.; 4th edition(Jun 30, 2008), ISBN: 470272848.
• Walter Enders; Applied Econometric Time Series; Wiley; 4th edition(Nov 03, 2014), ISBN: 1118808568.