Arima

Los modelos estructurales de series temporales constituyen una técnica apropiada, puesto que admiten la posibilidad de que cada uno de los componentes inobservables típicos de una serietemporal(tendencia, estacionalidad, ciclo y componente irregular) posea una naturaleza estocástica, posibilitando la información específica de ellos. Mientras que por el contrario en la aproximación ARIMA latendencia y el componente estacional se eliminan aplicando convenientes diferencias a la serie original antes de proceder al análisis. Esta distinción es clave entre los dos modelos ya que genera que losmodelos estructurales sean mucho mas verídicos y transparentes que el modelo ARIMA debido a que este ultimo elimina la tendencia y la estacionalidad, generando un inconveniente si dichos componentestienen intereses en sí mismos y no solo interesa la predicción de la serie.
Otras desventajas de los modelos de Box and Jenkins frente al modelo estructural es que su herramienta básica deidentificación de funciones de correlación es bastante imprecisa además de estar basados en el supuesto de que la serie diferenciada es estacionaria lo que incorpora mayor rigidez del modelo.
Por otra parte, lasobservaciones correspondientes a series multivariantes pueden ser manejadas por extensión directa de la formulación estructural univariante; cosa que no ocurre en la metodología ARIMA.
En definitivaaunque los modelos estructurales son mucho más precisos que la metodología ARIMA, la dificultad para acceder al primero radica en la poca información bibliográfica y la su exclusión por parte demuchos en las diversas universidades





A pesar de que algunos modelos estructurales permiten ser formulados como modelos ARIMA y algunos ARIMA permiten ser formulados en el espacio de los estados,cuando las estructuras de ambos son más complejas las diferencias entre los dos son más evidentes. Para los modelos estructurales gracias a que los componentes relevantes como la tendencia el...