Estructura ARIMA

Especifique los valores de los diversos componentes estacionales y no estacionales del modelo ARIMA. En cada caso, establezca el operador como = (igual a) o <= (menor o igual que) y, a continuación, especifique el valor en el campo adyacente. Los valores deben ser enteros no negativos que especifiquen los grados.

No estacional. Los valores de los diversos componentes no estacionales del modelo.

• Grados de correlación automática (p). Es el número de órdenes autorregresivos del modelo. Los órdenes autorregresivos especifican los valores previos de la serie utilizados para predecir los valores actuales. Por ejemplo, un orden autorregresivo igual a 2 especifica que se van a utilizar los valores de la serie correspondientes a dos períodos de tiempo del pasado para predecir el valor actual.
• Derivación (d). Especifica el orden de diferenciación aplicado a la serie antes de estimar los modelos. La diferenciación es necesaria si hay tendencias (las series con tendencias suelen ser no estacionarias y el modelado de ARIMA asume la estacionariedad) y se utiliza para eliminar su efecto. El orden de diferenciación se corresponde con el grado de la tendencia de la serie (la diferenciación de primer orden representa las tendencias lineales, la diferenciación de segundo orden representa las tendencias cuadráticas, etc.).
• Media móvil (q). Es el número de órdenes de media móvil presentes en el modelo. Los órdenes de media móvil especifican el modo en que se utilizan las desviaciones de la media de la serie para los valores previos con el fin de predecir los valores actuales. Por ejemplo, los órdenes de media móvil de 1 y 2 especifican que las desviaciones respecto al valor medio de la serie de cada uno de los dos últimos períodos de tiempo se tienen en cuenta al predecir los valores actuales de la serie.

Estacional. Los componentes de autocorrelación estacional (SP), derivación (SD) y media móvil (SQ) tienen los mismoss roles que los correspondientes componentes no estacionales. No obstante, en el caso de los órdenes estacionales, los valores de la serie actual se ven afectados por los valores de la serie anterior separados por uno o más períodos estacionales. Por ejemplo, para los datos mensuales (período estacional de 12), un orden estacional de 1 significa que el valor de la serie actual se ve afectado por el valor de la serie 12 períodos antes del actual. Un orden estacional de 1 para los datos mensuales equivale a la especificación de un orden no estacional de 12.

Los ajustes estacionales únicamente se consideran si se detecta estacionalidad en los datos o si especifica ajustes periódicos en la pestaña Avanzado.