Previsión de modelos causales temporales

El procedimiento de previsión de modelos causales temporales carga un archivo de sistema de modelo que se ha creado mediante el procedimiento de modelado causal temporal y se aplica a los modelos en el conjunto de datos activo. Puede utilizar este procedimiento para obtener previsiones para series para las cuales están disponibles datos actuales, sin volver a crear los modelos. También puede generar cualquier resultado que esté disponible con el procedimiento de modelado causal temporal.

Supuestos

La estructura de los datos del conjunto de datos activo, ya se basen en columnas o multidimensionales, debe ser la misma estructura que se haya utilizado cuando se creó el sistema del modelo. Para datos multidimensionales, los campos de dimensión deben ser los mismos que se utilizan para crear el sistema del modelo. Además, los valores de dimensión que se han utilizado para crear el sistema del modelo deben existir en el conjunto de datos activo.
Los modelos se aplican a campos del conjunto de datos activo con los mismos nombres que los campos especificados en el sistema del modelo.
El campo, o campos, que definía las observaciones cuando se creó el sistema del modelo debe existir en el conjunto de datos activo. El intervalo de tiempo entre observaciones se supone que es el mismo que cuando se crearon los modelos. Si las observaciones se han definido mediante una especificación de fecha, debe existir la misma especificación de fecha en el conjunto de datos activo. Las especificaciones de fecha se crean en el diálogo Definir fechas o el comando DATE.
El intervalo de tiempo del análisis y cualquier valor para la agregación, distribución y valores que faltan son iguales que cuando se crearon los modelos.

Este procedimiento pega la sintaxis del comando TCM APPLY .