Preguntas etiquetadas con arima

Se refiere al modelo de promedio móvil integrado autorregresivo utilizado en el modelado de series de tiempo tanto para la descripción de datos como para el pronóstico. Este modelo generaliza el modelo ARMA al incluir un término para diferenciar, que es útil para eliminar tendencias y manejar algunos tipos de no estacionariedad.

Estimación de ARIMA a mano

Estoy tratando de entender cómo se estiman los parámetros en el modelado ARIMA / Box Jenkins (BJ). Desafortunadamente, ninguno de los libros que he encontrado describe el procedimiento de estimación como el procedimiento de estimación de probabilidad de registro en detalle. Encontré el sitio web / material didáctico que fue …

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Predicción de series temporales con datos diarios: ARIMA con regresor

Estoy usando una serie temporal diaria de datos de ventas que contiene aproximadamente 2 años de puntos de datos diarios. Basado en algunos de los tutoriales / ejemplos en línea, traté de identificar la estacionalidad en los datos. Parece que hay una periodicidad / estacionalidad semanal, mensual y probablemente anual. …

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Estadísticas de Ljung-Box para los residuos de ARIMA en R: resultados de prueba confusos

Tengo una serie de tiempo que intento pronosticar, para la cual he usado el modelo estacional ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Es diferente de lo que R sugirió con auto.arima (R calculado ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] sería un mejor ajuste, lo llamé fit1). Sin embargo, en los últimos 12 …

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¿Cómo manejar muchas series de tiempo simultáneamente?

Tengo un conjunto de datos que incluye la demanda de varios productos (1200 productos) durante 25 períodos y necesito predecir la demanda de cada producto para el próximo período. Al principio, quería usar ARIMA y entrenar un modelo para cada producto, pero debido a la cantidad de productos y el …

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¿Cómo se relaciona ARMA / ARIMA con el modelado de efectos mixtos?

En el análisis de datos de panel, he utilizado modelos de varios niveles con efectos aleatorios / mixtos para tratar problemas de autocorrelación (es decir, las observaciones se agrupan dentro de los individuos a lo largo del tiempo) con otros parámetros agregados para ajustar algunas especificaciones de tiempo y choques …

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Selección de modelo Box-Jenkins

El procedimiento de selección del modelo de Box-Jenkins en el análisis de series de tiempo comienza observando las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie. Estas gráficas pueden sugerir la y q apropiadas en un modelo ARMA ( p , q ) . El procedimiento continúa solicitando al …

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¿Cuál es / es la diferencia "mecánica" entre la regresión lineal múltiple con rezagos y series de tiempo?

Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de tiempo …

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Previsión de series de tiempo de Arima (auto.arima) con múltiples variables exógenas en R

Me gustaría realizar un pronóstico basado en un modelo ARIMA de series de tiempo múltiples con múltiples variables exógenas. Como no soy tan hábil con respecto a las estadísticas ni a RI que quiero mantener, es lo más simple posible (el pronóstico de tendencia para 3 meses es suficiente). Tengo …

14 r time-series arima

Modelado de series temporales de datos circulares

Estoy construyendo modelos ARIMA para algunos datos de viento / olas. Estoy construyendo un modelo separado para cada variable. Dos de las variables que necesito modelar son la dirección de las olas y el viento. Los valores están en grados (0-360 °). ¿Es posible modelar este tipo de datos donde …

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Procedimiento de análisis de series de tiempo y métodos que utilizan R

Estoy trabajando en un pequeño proyecto en el que intentamos predecir los precios de los productos básicos (petróleo, aluminio, estaño, etc.) para los próximos 6 meses. Tengo 12 variables para predecir y tengo datos de abril de 2008 a mayo de 2013. ¿Cómo debo ir sobre predicción? He hecho lo …

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ARIMA vs ARMA en la serie diferenciada

En R (2.15.2) instalé una vez un ARIMA (3,1,3) en una serie de tiempo y una vez un ARMA (3,3) en la serie de tiempo una vez diferenciada. Los parámetros ajustados difieren, lo que atribuí al método de ajuste en ARIMA. Además, ajustar un ARIMA (3,0,3) en los mismos datos …

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¿Los modelos identificados por auto.arima () son parsimoniosos?

He estado tratando de aprender y aplicar los modelos ARIMA. He estado leyendo un excelente texto sobre ARIMA de Pankratz - Pronósticos con caja univariante - Modelos Jenkins: conceptos y casos . En el texto, el autor enfatiza especialmente el principio de parsimonia en la elección de los modelos ARIMA. …

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Modelo de serie temporal de conjunto

Necesito automatizar el pronóstico de series temporales, y no sé de antemano las características de esas series (estacionalidad, tendencia, ruido, etc.). Mi objetivo no es obtener el mejor modelo posible para cada serie, sino evitar modelos bastante malos. En otras palabras, obtener pequeños errores cada vez no es un problema, …

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Cómo contabilizar el impacto de las vacaciones en el pronóstico

Tengo una serie diaria bastante predecible con estacionalidad semanal. Puedo hacer predicciones que parecen ser bastante precisas (confirmadas por validación cruzada) cuando no hay vacaciones. Sin embargo, cuando hay vacaciones, tengo los siguientes problemas: En mi pronóstico obtengo números distintos de cero para las vacaciones, a pesar de que todas …

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¿Se puede modelar una serie estacionaria de tendencia con ARIMA?

Tengo una pregunta / confusión sobre las series estacionarias requeridas para modelar con ARIMA (X). Estoy pensando en esto más en términos de inferencia (efecto de una intervención), pero me gustaría saber si el pronóstico versus la inferencia hace alguna diferencia en la respuesta. Pregunta: Todos los recursos introductorios que …

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