Curso de Predicción Económica y Empresarial

 

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Edición 2004

 
               

 

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Unidad 3

   

 

 

 Modelos ARIMA

 3.5.- La identificación de los Modelos ARIMA: Funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial.

 

IDEAS CLAVE:

 

 ■ Para la obtención del orden (p,q) se realiza una comparación entre las características que 2 importantes funciones estadísticas presentan para los distintos modelos ARIMA teóricos y las características que tales funciones, pero muestrales, presentan en la serie objeto de estudio.

 

 ■ Tales funciones estadísticas son la función de autocorrelación (fac), y la función de autocorrelación parcial (facp), que son los dos instrumentos básicos en la fase de identificación del ARIMA, al permitirnos inferir el verdadero mecanismo subyacente que ha generado nuestros datos.

 

 ■ La fac y la facp estimadas para nuestra serie siempre se alejarán de cualquiera de las funciones de los modelos teóricos. La clave está en la mayor aproximación de nuestra serie a uno u otro modelo.

 

 ■ Una vez identificado el modelo que subyace a nuestra serie, ya es posible la estimación de los parámetros del modelo.

 

¿Qué es la función de autocorrelación (fac)?

¿Qué es la función de autocorrelación parcial (facp)?

<<Documento (6 Págs.): La identificación del modelo a partir de la fac y facp>>

<<Documento (2 Págs.): Algunos ejemplos de identificación con series sin estacionalidad>>

 

 

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