En R (2.15.2) instalé una vez un ARIMA (3,1,3) en una serie de tiempo y una vez un ARMA (3,3) en la serie de tiempo una vez diferenciada. Los parámetros ajustados difieren, lo que atribuí al método de ajuste en ARIMA. Además, ajustar un ARIMA (3,0,3) en los mismos datos que ARMA (3,3) no dará como...
Estoy trabajando en un pequeño proyecto en el que intentamos predecir los precios de los productos básicos (petróleo, aluminio, estaño, etc.) para los próximos 6 meses. Tengo 12 variables para predecir y tengo datos de abril de 2008 a mayo de 2013. ¿Cómo debo ir sobre predicción? He hecho lo...
He estado tratando de aprender y aplicar los modelos ARIMA. He estado leyendo un excelente texto sobre ARIMA de Pankratz - Pronósticos con caja univariante - Modelos Jenkins: conceptos y casos . En el texto, el autor enfatiza especialmente el principio de parsimonia en la elección de los modelos...
Recientemente he estado actualizando mis conocimientos de pronóstico mientras trabajaba en algunos pronósticos mensuales en el trabajo y leía el libro de Rob Hyndman, pero el único lugar en el que estoy luchando es cuándo usar un modelo de suavizado exponencial frente a un modelo ARIMA. ¿Existe una...
Tengo una serie diaria bastante predecible con estacionalidad semanal. Puedo hacer predicciones que parecen ser bastante precisas (confirmadas por validación cruzada) cuando no hay vacaciones. Sin embargo, cuando hay vacaciones, tengo los siguientes problemas: En mi pronóstico obtengo números...
Tengo una pregunta / confusión sobre las series estacionarias requeridas para modelar con ARIMA (X). Estoy pensando en esto más en términos de inferencia (efecto de una intervención), pero me gustaría saber si el pronóstico versus la inferencia hace alguna diferencia en la
¿Es mejor diferenciar una serie (suponiendo que la necesite) antes de usar un Arima O mejor usar el parámetro d dentro de Arima? Me sorprendió cuán diferentes son los valores ajustados dependiendo de qué ruta se tome con el mismo modelo y datos. ¿O estoy haciendo algo
Dadas las siguientes dos series de tiempo ( x , y ; ver más abajo), ¿cuál es el mejor método para modelar la relación entre las tendencias a largo plazo en estos datos? Ambas series de tiempo tienen pruebas significativas de Durbin-Watson cuando se modelan en función del tiempo y ninguna de las...
Edición importante: Me gustaría dar las gracias a Dave y Nick hasta ahora por sus respuestas. La buena noticia es que obtuve el bucle para trabajar (principio prestado de la publicación del Prof. Hydnman sobre pronóstico de lotes). Para consolidar las consultas pendientes: a) ¿Cómo puedo aumentar...
Tengo una serie de zoológicos con muchos valores perdidos. ¿Leí que auto.arimapuede imputar estos valores faltantes? ¿Alguien puede enseñarme cómo hacerlo? ¡muchas gracias! Esto es lo que he intentado, pero sin éxito: fit <-
Han pasado más de 2 años que estoy trabajando en diferentes series de tiempo. He leído en muchos artículos que ACF se usa para identificar el orden del término MA y PACF para AR. Hay una regla general para MA, el retraso donde ACF se apaga repentinamente es el orden de MA y de manera similar para...
Tengo una serie temporal y me gustaría modelarla como un proceso ARFIMA (también conocido como FARIMA). Si está integrado en el orden (fraccional) , me gustaría diferenciarlo fraccionalmente para hacerlo estacionario.ytyty_tytyty_tddd Pregunta : ¿es correcta la siguiente fórmula que define la...
Me gustaría hacer un análisis de intervención para cuantificar los resultados de una decisión política sobre las ventas de alcohol a lo largo del tiempo. Sin embargo, soy bastante nuevo en el análisis de series de tiempo, así que tengo algunas preguntas para principiantes. Un examen de la...
He ajustado los modelos ARIMA a la serie temporal original, y el mejor modelo es ARIMA (1,1,0). Ahora quiero simular la serie de ese modelo. Escribí el modelo AR (1) simple, pero no podía entender cómo ajustar la diferencia dentro del modelo ARI (1,1,0). El siguiente código R para la serie AR (1)...
Chris Chatfield, cuyos muchos libros y documentos de calidad que disfruté leyendo, en (1) da el siguiente consejo: Por ejemplo, la elección entre los modelos de series temporales ARIMA con valores bajos y aproximadamente iguales del AIC probablemente debería hacerse, no en lo que da el AIC...
Mi pregunta es sobre la diferencia conceptual entre Holt-Winters y ARIMA. Por lo que yo entiendo, Holt-Winters es un caso especial de ARIMA. Pero, ¿cuándo se prefiere un algoritmo sobre el otro? ¿Quizás Holt-Winters es incremental y, por lo tanto, sirve como un algoritmo en línea (más...
Tengo una serie de tiempo mensual con una intervención y me gustaría cuantificar el efecto de esta intervención en el resultado. Me doy cuenta de que la serie es bastante corta y el efecto aún no está concluido. Los datos cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L,...
He estado leyendo el Capítulo 13 de Hamilton y tiene la siguiente representación de espacio de estado para un ARMA (p, q). Sea Luego, el proceso ARMA (p, q) es el siguiente: \ begin {alineado} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \...
He escuchado un poco sobre el uso de redes neuronales para pronosticar series temporales. ¿Cómo puedo comparar qué método para pronosticar mi serie temporal (datos minoristas diarios) es mejor: auto.arima (x), ets (x) o nnetar (x). Puedo comparar auto.arima con ets por AIC o BIC. ¿Pero cómo...
La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar...