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QUESTION / RÉPONSE

¿Cómo se define la estructura de un modelo ARIMA, como los órdenes p, d, y q?

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Réponse

La estructura del modelo se define dentro del parámetro `series`, utilizando la opción `model` y luego `estimate`. Los órdenes se especifican con `p` para los polinomios autorregresivos, `diff` para la diferenciación, y `q` para los polinomios de media móvil.
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arima
uniTimeSeries

The `arima` action provides a comprehensive set of tools for univariate time series analysis, focusing on Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models. This action allows for the identification, estimation, and forecasting of time series data. It supports a wide range of model specifications, including simple and seasonal ARIMA models, as well as the inclusion of transfer functions for modeling the impact of explanatory variables. The action also provides options for handling missing values, specifying time intervals, and controlling the output tables for detailed analysis of results.

arima
uniTimeSeries

Die Aktion `arima` im Aktionssatz `uniTimeSeries` wird verwendet, um ARIMA-Modelle (Autoregressive Integrated Moving Average) für die Zeitreihenanalyse anzupassen. Diese Modelle sind nützlich, um zukünftige Punkte in einer Serie vorherzusagen. Die Aktion ermöglicht die Schätzung von Modellparametern, die Durchführung von Prognosen und die Ausgabe verschiedener Statistiken und Schätzungen.

arima
uniTimeSeries

L'action `arima` du jeu d'actions `uniTimeSeries` est utilisée pour l'analyse et la prévision de séries temporelles univariées à l'aide de modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Elle permet d'identifier, d'estimer et de prévoir des modèles pour des données temporelles, en prenant en compte les tendances, la saisonnalité et les composantes aléatoires. Cette action est fondamentale en économétrie et en prévision pour modéliser des phénomènes qui évoluent dans le temps.