Se refiere al modelo de media móvil integrado autorregresivo utilizado en el modelado de series de tiempo tanto para la descripción de datos como para la predicción. Este modelo generaliza el modelo ARMA al incluir un término para diferenciar, que es útil para eliminar tendencias y manejar algunos tipos de no estacionariedad.
Quiero ver si estoy en el camino correcto analizando mis gráficos ACF y PACF: Antecedentes: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como tanto ACF como PACF muestran valores significativos, supongo que un modelo ARMA satisfará mis necesidades El ACF se puede usar para estimar la parte MA, es decir,...
Estoy leyendo un libro sobre series de tiempo y comencé a rascarme la cabeza en la siguiente parte: ¿Podría alguien explicarme la intuición? No pude obtenerlo de este texto. ¿Por qué necesitamos que el proceso sea invertible? ¿Cuál es el panorama general aquí? Gracias por cualquier ayuda. Soy...
Considere un proceso AR (2) centrado en la media Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t donde ϵtϵt\epsilon_t es el proceso estándar de ruido blanco. Sólo por razones de simplicidad déjame llamar ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b y ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=a . Centrándome en las...
En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y
Voy a usar el modelo ARMA-GARCH para series de tiempo financieras y me preguntaba si la serie debería ser estacionaria antes de aplicar dicho modelo. Sé que para aplicar el modelo ARMA, la serie debe ser estacionaria, sin embargo, no estoy seguro de ARMA-GARCH, ya que incluyo errores GARCH que...
Necesito derivar expresiones analíticas para la función de autocovarianza γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) de un proceso ARMA (2,1) denotado por: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Entonces, sé...
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...
De Wikipedia hay una definición del Criterio de información de Akaike (AIC) como , donde k es el número de parámetros y log L es la probabilidad de registro del modelo.Un yoC= 2 k - 2 logLAIC=2k−2logL AIC = 2k -2 \log L kkkIniciar sesiónLlogL\log L Sin embargo, nuestros notas Econometría en un...
Estoy tratando de entender cómo se calculan los valores ajustados para los modelos ARMA (p, q). Ya he encontrado una pregunta aquí con respecto a los valores ajustados de los procesos ARMA, pero no he podido darle sentido. Si tengo un modelo ARMA (1,1), es decir Xt= α1Xt - 1+ ϵt- β1ϵt -...
Mi pregunta es si hay algún buen material en línea para aprender esto. Algo que introduce bien las cosas, especialmente los modelos ARMA y las matemáticas relacionadas. Editar: Estoy buscando algo del nivel de pregrado de alta gama. Algo así como en la Introducción a las series de tiempo y...
¿Cuáles son las ventajas de expresar un modelo ARMA como un modelo de espacio de estado y hacer pronósticos usando un filtro de Kalman? Esta metodología se utiliza, por ejemplo, en la implementación de SARIMAX de modelos de estadísticas de
Estoy buscando datos extremadamente no lineales para los que los modelos ARMA / ARIMA no funcionan bien. Sin embargo, veo algo de autocorrelación, y sospecho que tengo mejores resultados para la autocorrelación no lineal. 1 / ¿hay un equivalente del PACF para la correlación de rango? (en R?) 2 /...
Tengo un conjunto de datos meteorológicos diarios, que tiene, como era de esperar, un efecto estacional muy fuerte. Adapté un modelo ARIMA a este conjunto de datos usando la función auto.arima del paquete de pronóstico. Para mi sorpresa, la función no aplica ninguna operación estacional:...