arima
ROLLY ROGER VASQUEZ MACEDO
2011
SERIES DE TIEMPO - MODELOS ARIMA
FUNCIÓN DE AUTOCORREALCION Y FUNCIÓN DE
AUTOCORRELACION PARCIAL
ROLLY ROGER VASQUEZ MACEDO2011
SERIES DE TIEMPO - MODELOS ARIMA
2011
1. Estacionariedad io i1 i2
I(0). Integrada de orden 0. El siguiente gráfico corresponde al de una serie
estacionaria
I(2). Integrada de orden 2.Como sepuede observar ni la media ni la
varianza son constantes
ROLLY ROGER VASQUEZ MACEDO
SERIES DE TIEMPO - MODELOS ARIMA
2011
El gráfico de un ruido blanco es puramente aleatorio alrededor de 0
VaProceso autorregresivos (AR):
Un proceso autoregresivo de orden p, sigue la siguiente forma:
Yt= δ+θ1Y t-1 +θ2Y t-2 +θ3Y t-3 +…+ θp Y t-p + t
Proceso de media móvil MA(q):
En los modelos de media móvilYt, depende simplemente de la perturbación
estocástica y de los rezagos de este. Se describe a Yt como un MA(q), si sigue el
siguiente proceso estocástico.
Yt= t + θ1t-1 ++ θ2t-2 +…+ θqt-qMETODOLOGÍA BOX - JENKINS
Para realizar un buen pronóstico se sigue la metodología Box - Jenkins, que consiste en:
1. 1 Prueba de estacionariedad (mediante un test de raíz unitaria)
2. 2 Identificación delmodelo ARIMA (mediante el correlograma)
3. 3 Estimación del modelo identificado
4. 4 Verificación del supuesto de ruido blanco de los residuales (mediante el
correlograma)
5. 5 Decisión: si losresiduales son ruido blanco avanzar al paso 6 sino volver
al paso 2 o 1
6. 6 Pronosticar, si pronostica bien FIN, sino volver al paso 2 o 1
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SERIES DE TIEMPO -MODELOS ARIMA
INTRODUCCION
En el enfoque tradicional de econometría se centra en modelos donde la variable
dependiente es función de un conjunto de variables explicativas, es decir:
Yt= f (X2t , X3t,… Xkt , t )
Trabajaremos ahora en modelos uniecuacionales donde la variable dependiente se
explica, por los valores rezagados de la misma variable dependiente y, por otra parte,
por la perturbación...
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