A documentação é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 Lx03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Select Your CountryDocumentation é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional de operador de intervalo infinito, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu PaísAutregressivo Moving-Average Simulation (Primeira Ordem) DETALHES A Demonstração é definida de tal forma que a mesma série aleatória de pontos é usada não importa como as constantes e são variadas. No entanto, quando o botão quotrandomizequot é pressionado, uma nova série aleatória será gerada e usada. Manter a série aleatória idêntica permite ao usuário ver exatamente os efeitos na série ARMA de mudanças nas duas constantes. A constante é limitada a (-1,1) porque a divergência da série ARMA resulta quando. A Demonstração destina-se apenas a um processo de primeira ordem. Os termos AR adicionais permitiriam a geração de séries mais complexas, enquanto que os termos MA adicionais aumentariam o alisamento. Para uma descrição detalhada dos processos ARMA, ver, por exemplo, G. Box, G. M. Jenkins e G. Reinsel, Análise de séries temporais: Previsão e Controlo. 3a ed. RELATED LINKSA Processos de Erro Mínimo de Movimentação de Autoregressivos (ERMA) e outros modelos que envolvem atrasos de termos de erro podem ser estimados usando declarações de FIT e simulados ou previstos utilizando-se SOLVE. Os modelos ARMA para o processo de erro são freqüentemente usados para modelos com resíduos autocorrelacionados. A macro AR pode ser usada para especificar modelos com processos de erro autorregressivo. A macro MA pode ser usada para especificar modelos com processos de erro de média móvel. Erros Autoregressivos Um modelo com erros autoregressivos de primeira ordem, AR (1), tem a forma enquanto um processo de erro AR (2) tem a forma e assim por diante para processos de ordem superior. Observe que os s são independentes e identicamente distribuídos e têm um valor esperado de 0. Um exemplo de um modelo com um componente AR (2) é e assim por diante para processos de ordem superior. Por exemplo, você pode escrever um modelo de regressão linear simples com MA (2) erros de média móvel, onde MA1 e MA2 são os parâmetros de média móvel. Observe que RESID. Y é automaticamente definido pelo PROC MODEL como A função ZLAG deve ser usada para que os modelos MA trunquem a recursividade dos atrasos. Isso garante que os erros defasados começam em zero na fase de antecipação e não propagam valores ausentes quando faltam as variáveis de período de latência e garantem que os erros futuros sejam zero e não desaparecidos durante a simulação ou a previsão. Para obter detalhes sobre as funções de atraso, consulte a seção Lag Logic. O modelo geral ARMA (p, q) tem a seguinte forma: Um modelo ARMA (p, q) pode ser especificado da seguinte forma: onde AR i e MA j representam Os parâmetros auto-regressivos e de média móvel para os vários desfasamentos. Você pode usar qualquer nome que desejar para essas variáveis, e há muitas maneiras equivalentes que a especificação poderia ser escrita. Os processos Vector ARMA também podem ser estimados com PROC MODEL. Por exemplo, um processo AR (1) de duas variáveis para os erros das duas variáveis endógenas Y1 e Y2 pode ser especificado da seguinte maneira: Problemas de Convergência com Modelos ARMA Os modelos ARMA podem ser difíceis de estimar. Se as estimativas dos parâmetros não estiverem dentro do intervalo apropriado, os termos residuais dos modelos de média móvel crescem exponencialmente. Os resíduos calculados para observações posteriores podem ser muito grandes ou podem transbordar. Isso pode acontecer porque os valores iniciais inadequados foram usados ou porque as iterações se afastaram de valores razoáveis. Cuidado deve ser usado na escolha de valores iniciais para ARMA parâmetros. Os valores iniciais de 0,001 para os parâmetros ARMA normalmente funcionam se o modelo se encaixa bem nos dados eo problema está bem condicionado. Note-se que um modelo MA pode muitas vezes ser aproximado por um modelo de alta ordem AR, e vice-versa. Isso pode resultar em alta colinearidade em modelos ARMA mistos, o que por sua vez pode causar grave mal-condicionamento nos cálculos e instabilidade das estimativas dos parâmetros. Se você tiver problemas de convergência ao estimar um modelo com processos de erro ARMA, tente estimar em etapas. Primeiro, use uma declaração FIT para estimar apenas os parâmetros estruturais com os parâmetros ARMA mantidos a zero (ou a estimativas anteriores razoáveis se disponíveis). Em seguida, use outra instrução FIT para estimar os parâmetros ARMA somente, usando os valores de parâmetro estrutural da primeira execução. Uma vez que os valores dos parâmetros estruturais são susceptíveis de estar perto de suas estimativas finais, as estimativas ARMA parâmetro agora pode convergir. Finalmente, use outra instrução FIT para produzir estimativas simultâneas de todos os parâmetros. Uma vez que os valores iniciais dos parâmetros são agora provavelmente muito próximos de suas estimativas conjuntas finais, as estimativas devem convergir rapidamente se o modelo for apropriado para os dados. AR Condições iniciais Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos AR (p) podem ser modelados de diferentes maneiras. Os métodos de inicialização de erros autorregressivos suportados pelos procedimentos SAS / ETS são os seguintes: mínimos quadrados condicionais (procedimentos ARMA e MODELO) mínimos máximos incondicionais (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) Yule-Walker (Procedimento AUTOREG somente) Hildreth-Lu, que exclui as primeiras p observações (somente procedimento MODEL) Consulte o Capítulo 8, O Procedimento AUTOREG, para uma explicação e discussão dos méritos de vários métodos de inicialização AR (p). As inicializações de CLS, ULS, ML e HL podem ser realizadas pelo PROC MODEL. Para erros de AR (1), estas inicializações podem ser produzidas como mostrado na Tabela 18.2. Estes métodos são equivalentes em amostras grandes. Tabela 18.2 Inicializações Executadas por PROC MODEL: AR (1) ERROS Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos MA (q) também podem ser modelados de diferentes maneiras. Os seguintes paradigmas de inicialização de erros de média móvel são suportados pelos procedimentos ARIMA e MODELO: mínimos quadrados condicionais mínimos incondicionais O método de mínimos quadrados condicionais de estimativa de termos de erros de média móvel não é ótimo porque ignora o problema de inicialização. Isso reduz a eficiência das estimativas, embora permaneçam imparciais. Os resíduos atrasados iniciais, que se estendem antes do início dos dados, são assumidos como 0, o seu valor esperado incondicional. Isso introduz uma diferença entre esses resíduos e os resíduos de mínimos quadrados generalizados para a covariância da média móvel, que, ao contrário do modelo autorregressivo, persiste através do conjunto de dados. Normalmente, esta diferença converge rapidamente para 0, mas para processos de média móvel quase não-reversíveis a convergência é bastante lenta. Para minimizar esse problema, você deve ter abundância de dados, e as estimativas de parâmetros de média móvel devem estar bem dentro da faixa de inversão. Este problema pode ser corrigido à custa de escrever um programa mais complexo. As estimativas de mínimos quadrados incondicionais para o processo MA (1) podem ser produzidas especificando o modelo da seguinte maneira: Erros de média móvel podem ser difíceis de estimar. Você deve considerar usar uma aproximação AR (p) para o processo de média móvel. Um processo de média móvel geralmente pode ser bem aproximado por um processo autorregressivo se os dados não tiverem sido suavizados ou diferenciados. A macro AR A macro SAS gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos autorregressivos. A macro AR é parte do software SAS / ETS, e nenhuma opção especial precisa ser definida para usar a macro. O processo autorregressivo pode ser aplicado aos erros de equações estruturais ou às próprias séries endógenas. A macro AR pode ser usada para os seguintes tipos de auto-regressão: auto-regressão vetorial irrestrita auto-regressão vetorial restrita Autoregressão Univariada Para modelar o termo de erro de uma equação como um processo autorregressivo, use a seguinte instrução após a equação: Por exemplo, suponha que Y seja a Linear de X1, X2 e um erro de AR (2). Você escreveria este modelo da seguinte maneira: As chamadas para AR devem vir depois de todas as equações às quais o processo se aplica. A invocação de macro precedente, AR (y, 2), produz as instruções mostradas na saída LIST na Figura 18.58. Figura 18.58 Saída de opção LIST para um modelo AR (2) As variáveis prefixadas PRED são variáveis de programa temporárias usadas para que os atrasos dos resíduos sejam os resíduos corretos e não os redefinidos por esta equação. Observe que isso é equivalente às instruções explicitamente escritas na seção Formulário Geral para Modelos ARMA. Você também pode restringir os parâmetros autorregressivos a zero em defasagens selecionadas. Por exemplo, se você quisesse parâmetros autorregressivos nos retornos 1, 12 e 13, você pode usar as seguintes instruções: Estas instruções geram a saída mostrada na Figura 18.59. Figura 18.59 Saída de Opção LIST para um Modelo AR com Lags em 1, 12 e 13 O MODELO Procedimento Lista de Código de Programa Compilado como Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) il12 ZLAG12 (y - perdy) il13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y PRED. y - y Existem Variações no método dos mínimos quadrados condicionais, dependendo se as observações no início da série são usadas para aquecer o processo AR. Por padrão, o método de mínimos quadrados condicionais AR usa todas as observações e assume zeros para os retornos iniciais de termos autorregressivos. Usando a opção M, você pode solicitar que AR use o método de mínimos quadrados incondicionais (ULS) ou de máxima verossimilhança (ML). Por exemplo, as discussões sobre esses métodos são fornecidas na seção AR Condições iniciais. Usando a opção MCLS n, você pode solicitar que as primeiras n observações sejam usadas para calcular estimativas dos atrasos autorregressivos iniciais. Neste caso, a análise começa com a observação n 1. Por exemplo: Você pode usar a macro AR para aplicar um modelo autorregressivo à variável endógena, em vez de ao termo de erro, usando a opção TYPEV. Por exemplo, se você quiser adicionar os cinco atrasos anteriores de Y à equação no exemplo anterior, você pode usar AR para gerar os parâmetros e os retornos usando as seguintes instruções: As instruções anteriores geram a saída mostrada na Figura 18.60. Figura 18.60 Saída de opção LIST para um modelo AR de Y Este modelo prediz Y como uma combinação linear de X1, X2, uma interceptação e os valores de Y nos cinco períodos mais recentes. Auto-regressão vetorial irrestrita Para modelar os termos de erro de um conjunto de equações como um processo autorregressivo de vetor, use a seguinte forma da macro AR após as equações: O valor processname é qualquer nome que você fornecer para AR usar para fazer nomes para o autorregressivo Parâmetros. Você pode usar a macro AR para modelar vários processos AR diferentes para diferentes conjuntos de equações usando diferentes nomes de processo para cada conjunto. O nome do processo garante que os nomes de variáveis usados são exclusivos. Use um valor processname curto para o processo se as estimativas de parâmetro forem gravadas em um conjunto de dados de saída. A macro AR tenta construir nomes de parâmetro menor ou igual a oito caracteres, mas isso é limitado pelo comprimento de processname. Que é usado como um prefixo para os nomes de parâmetro AR. O valor da lista de variáveis é a lista de variáveis endógenas para as equações. Por exemplo, suponha que erros para as equações Y1, Y2 e Y3 sejam gerados por um processo autorregressivo de vetor de segunda ordem. Você pode usar as seguintes instruções: que geram o seguinte para Y1 e código semelhante para Y2 e Y3: Somente o método de mínimos quadrados condicional (MCLS ou MCLS n) pode ser usado para processos vetoriais. Você também pode usar o mesmo formulário com restrições de que a matriz de coeficientes seja 0 em intervalos selecionados. Por exemplo, as seguintes declarações aplicam um processo vetorial de terceira ordem aos erros de equação com todos os coeficientes com atraso 2 restrito a 0 e com os coeficientes nos retornos 1 e 3 sem restrições: Você pode modelar as três séries Y1Y3 como um processo autorregressivo de vetor Nas variáveis em vez de nos erros usando a opção TYPEV. Se você deseja modelar Y1Y3 como uma função de valores passados de Y1Y3 e algumas variáveis ou constantes exógenas, você pode usar AR para gerar as declarações para os termos de atraso. Escreva uma equação para cada variável para a parte não autorregressiva do modelo e, em seguida, chame AR com a opção TYPEV. Por exemplo, a parte não autorregressiva do modelo pode ser uma função de variáveis exógenas, ou pode ser parâmetros de interceptação. Se não houver componentes exógenos para o modelo de auto-regressão do vetor, incluindo sem interceptações, então atribua zero a cada uma das variáveis. Deve haver uma atribuição para cada uma das variáveis antes de AR é chamado. Este exemplo modela o vetor Y (Y1 Y2 Y3) como uma função linear apenas do seu valor nos dois períodos anteriores e um vetor de erro de ruído branco. O modelo tem 18 (3 3 3 3) parâmetros. Sintaxe da Macro AR Existem dois casos da sintaxe da macro AR. Quando as restrições em um processo AR vetorial não são necessárias, a sintaxe da macro AR tem a forma geral especifica um prefixo para AR a ser usado na construção de nomes de variáveis necessários para definir o processo AR. Se o endolist não é especificado, a lista endógena padrão é nome. Que deve ser o nome da equação à qual o processo de erro AR deve ser aplicado. O valor de nome não pode exceder 32 caracteres. É a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, é criado um processo vetorial sem restrições com os resíduos estruturais de todas as equações incluídas como regressores em cada uma das equações. Se não for especificado, o endolist predefinirá o nome. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os atrasos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada. Os métodos ULS e ML não são suportados para modelos AR de AR por AR. Especifica que o processo AR deve ser aplicado às próprias variáveis endógenas em vez de aos resíduos estruturais das equações. Auto-regressão vetorial restrito Você pode controlar quais parâmetros são incluídos no processo, restringindo a 0 aqueles parâmetros que você não inclui. Primeiro, use AR com a opção DEFER para declarar a lista de variáveis e definir a dimensão do processo. Em seguida, use chamadas AR adicionais para gerar termos para equações selecionadas com variáveis selecionadas em intervalos selecionados. Por exemplo, as equações de erro produzidas são as seguintes: Este modelo estabelece que os erros para Y1 dependem dos erros de Y1 e Y2 (mas não Y3) nos dois intervalos 1 e 2 e que os erros para Y2 e Y3 dependem de Os erros anteriores para todas as três variáveis, mas apenas com atraso 1. AR Macro Sintaxe para AR Restrito AR Um uso alternativo de AR é permitido para impor restrições em um processo AR vetorial chamando AR várias vezes para especificar diferentes AR termos e defasagens para diferentes Equações. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para AR para usar na construção de nomes de variáveis necessárias para definir o vetor AR processo. Especifica a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Especifica que AR não é para gerar o processo AR mas é esperar por mais informações especificadas em chamadas AR mais tarde para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada AR devem ser aplicadas. Somente os nomes especificados no valor endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer na lista de equações na lista de eqlist. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Somente nomes no endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer em varlist. Se não for especificado, varlist padrão para endolist. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais ao valor de nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist irá usar todos os intervalos 1 a nlag. A macro MA A macro SAS MA gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos de média móvel. A macro MA faz parte do software SAS / ETS e não são necessárias opções especiais para utilizar a macro. O processo de erro de média móvel pode ser aplicado aos erros da equação estrutural. A sintaxe da macro MA é o mesmo que a macro AR, exceto que não há argumento TYPE. Quando você estiver usando as macros MA e AR combinadas, a macro MA deve seguir a macro AR. As seguintes instruções SAS / IML produzem um processo de erro ARMA (1, (1 3)) e salvam-no no conjunto de dados MADAT2. As seguintes instruções PROC MODEL são usadas para estimar os parâmetros deste modelo usando a estrutura de erro de máxima verossimilhança: As estimativas dos parâmetros produzidos por esta execução são mostradas na Figura 18.61. Figura 18.61 Estimativas de um processo ARMA (1, (1 3)) Existem dois casos da sintaxe para a macro MA. Quando as restrições em um processo MA de vetor não são necessárias, a sintaxe da macro MA tem a forma geral especifica um prefixo para MA usar na construção de nomes de variáveis necessárias para definir o processo MA e é o endolist padrão. É a ordem do processo MA. Especifica as equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, a estimativa de CLS é usada para o processo de vetor. Especifica os atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os atrasos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada no endolist. MA Sintaxe de Macro para Movimentação-Média de Vetores Restrita Um uso alternativo de MA é permitido para impor restrições em um processo de MA de vetor chamando MA várias vezes para especificar diferentes termos de MA e defasagens para equações diferentes. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para MA para usar na construção de nomes de variáveis necessárias para definir o vetor MA processo. Especifica a ordem do processo MA. Especifica a lista de equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Especifica que MA não é para gerar o processo de MA mas é aguardar informações adicionais especificadas em chamadas de MA posterior para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada MA devem ser aplicadas. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Especifica a lista de defasagens em que os termos de MA devem ser adicionados. Documentação arima class Descrição arima cria objetos de modelo para o modelo de série de tempo linear não estacionário fixo ou unitário. Isso inclui a média móvel (MA), autorregressiva (AR), mista autorregressiva e média móvel (ARMA), integrada (ARIMA), multiplicativa sazonal, e modelos de séries de tempo linear que incluem um componente de regressão (ARIMAX). Especificar modelos com coeficientes conhecidos, estimar coeficientes com dados usando estimativa. Ou simular modelos com simular. Por padrão, a variância das inovações é um escalar positivo, mas você pode especificar qualquer modelo de variância condicional suportado, como um modelo GARCH. Construção Mdl arima cria um modelo ARIMA de graus zero. Mdl arima (p, D, q) cria um modelo de séries temporais lineares não sazonais usando o grau autoregressivo p. Grau de diferenciação D. e grau médio móvel q. Mdl arima (Name, Value) cria um modelo de série cronológica linear usando opções adicionais especificadas por um ou mais argumentos de nome, par de valor. Name é o nome da propriedade e Value é o valor correspondente. O nome deve aparecer dentro de aspas simples (). Você pode especificar vários argumentos de par nome-valor em qualquer ordem como Name1, Value1. NameN, ValueN. Argumentos de entrada Nota: Você só pode usar esses argumentos para modelos não sazonais. Para modelos sazonais, use a sintaxe nome-valor. Definições Operador de Lag O operador de atraso L é definido como L i y t y t x2212 i. Você pode criar polinômios de operador de atraso usando-os para condensar a notação e resolver equações de diferença linear. Os polinômios do operador de latência nas definições do modelo de séries temporais lineares são: x03D5 (L) 1 x2212 x03D5 L x2212 x03D5 2 L 2 x2212. X2212 x03D5 p L p. Que é o polinômio grau pautorregressivo. X03B8 (L) 1 x03B8 L x03B8 2 L 2. X03B8 q L q. Que é o polinômio de média q em movimento. X03A6 (L) 1 x2212 x03A6 p 1 L p 1 x 2212 x03A6 p 2 L p 2 x 2212. X2212 x03A6 p s L p s. Que é o grau p s polinômio autorregressivo sazonal. X0398 (L) 1 x0398 q 1 L q 1 x0398 q 2 L q 2. X0398 q s L q s. Que é o grau q s sazonal médio móvel polinômio. Nota: Os graus dos operadores de lag nos polinômios sazonais 934 (L) e 920 (L) não estão de acordo com os definidos por Box e Jenkins 1. Em outras palavras, a Econometria Toolboxx2122 não trata p 1 s. P 2 2s. P s c p s nem q 1 s. Q 2 2s. Q s c q s onde c p e c q são inteiros positivos. O software é flexível, pois permite especificar os graus de operador de atraso. Consulte Especificações Multiplicativas do Modelo ARIMA. Modelo de séries temporais lineares Modelo de séries temporais lineares para o processo de resposta yt e inovações 949 t é um processo estocástico que tem a forma ytc x03D5 1 yt x2212 1 x2026 x03D5 pyt x2212 p x03B5 t x03B8 1 x03B5 t x2212 1 x2026 x03B8 q x03B5 t x2212 Q. Na notação do operador lag, este modelo é x03D5 (L) y tc x03B8 (L) x03B5 t. O modelo de séries temporais gerais, que inclui diferenciação, sazonalidade multiplicativa e diferenciação sazonal, é x03D5 (L) (1 x 2212 L) D x03A6 (L) (1 x 2212 L s) D sytc x03B8 (L) x0398 (L) x03B5 t . Os coeficientes dos polinômios autorregressivos não sazonais e sazonais x03D5 (L) e x03A6 (L) correspondem a AR e SAR. respectivamente. Os graus desses polinômios são p e p s. Da mesma forma, os coeficientes dos polinômios x03B8 (L) e x0398 (L) correspondem a MA e SMA. Os graus desses polinômios são q e q s. respectivamente. Os polinômios (1 x 2212 L) D e (1 x 2212 L s) D s têm um grau de integração não sazonal e sazonal D e D s. respectivamente. Observe que s corresponde à propriedade do modelo Seasonality. D s é 1 se Seasonality for diferente de zero, e é 0 caso contrário. Isto é, o software aplica a diferenciação sazonal de primeira ordem se Seasonality 8805 1. A propriedade do modelo Q é igual a q q s. Você pode estender este modelo, incluindo uma matriz de dados de previsão. Para obter detalhes, consulte Modelo ARIMA Incluindo Covariados Exógenos. Requisitos de Estacionaridade x03D5 (L) y tc x03B8 (L) x03B5 t. Onde 949 t tem média 0, variância 963 2. E C o v (x03B5 t. X03B5 s) 0 para t 8800 s. É estacionário se seu valor esperado, variância e covariância entre os elementos da série são independentes do tempo. Por exemplo, o modelo MA (q), com c 0. É estacionária para qualquer q x003C x221E porque E (yt) x03B8 (L) 0 0. V ar (yt) x03C3 2 x2211 i 1 q x03B8 i 2 e C ov (y t. Yt x2212 s) estão livres de t para Todos os pontos de tempo 1. Unidade Raiz A série de tempo x007B y t t 1. T x007D é um processo de raiz unitária se seu valor esperado, variância ou covariância cresce com o tempo. Posteriormente, a série cronológica não é estacionária. Referências 1 Box, G. E. P. G. M. Jenkins e G. C. Reinsel. Análise de Séries Temporais: Previsão e Controle. 3a ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994. 2 Enders, W. Econometric Applied Time Series. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1995. Selecione o país
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