El enfoque clásico, descrito en Box, Jenkins y Reinsell (4a ed., 2008) implica observar la función de correlación cruzada y las diversas funciones de autocorrelación, y tomar muchas decisiones subjetivas sobre las órdenes y los retrasos para los diversos términos. El enfoque funciona bien para un solo predictor, pero no es realmente adecuado para múltiples predictores.
Un enfoque alternativo, descrito en Pankratz (1991) , implica ajustar regresiones rezagadas con errores de AR y determinar la estructura de rezago racional apropiada a partir de los coeficientes ajustados (también un proceso relativamente subjetivo). Luego, reinstalando todo el modelo con las supuestas estructuras de retraso y extrayendo los residuos. El orden del proceso de error ARMA se determina a partir de estos residuos (usando AIC por ejemplo). Luego, el modelo final se vuelve a estimar. Este enfoque funciona bien para múltiples predictores, y es considerablemente más sencillo de aplicar que el enfoque clásico.
Desearía poder decir que hubo un procedimiento automatizado que lo hizo todo por usted, pero no puedo. Al menos no todavía.