Cómo evaluar el rendimiento de un modelo ARMA, MA o AR?

1. ¿Es Arma mejor que solo AR o MA??
2. ¿Cómo elijo entre el modelo AR y MA??
3. ¿Qué es AR y MA en el modelo ARIMA??
4. ¿Qué nos dice un modelo ARMA??
5. ¿Cómo se determina ARMA??

¿Es Arma mejor que solo AR o MA??

Arma es la combinación de los modelos AR y MA. Los modelos ARMA cubren ambos aspectos de AR y MA. El modelo ARMA predice los valores futuros basados ​​tanto en los valores y errores anteriores. Por lo tanto, Arma tiene un mejor rendimiento que los modelos AR y MA.

¿Cómo elijo entre el modelo AR y MA??

La diferencia principal entre un modelo AR y MA se basa en la correlación entre los objetos de la serie temporal en diferentes puntos de tiempo. La covarianza entre x (t) y x (t-n) es cero para los modelos MA. Sin embargo, la correlación de x (t) y x (t-n) disminuye gradualmente con n más grande en el modelo AR.

¿Qué es AR y MA en el modelo ARIMA??

La parte AR de ARIMA indica que la variable en evolución de interés se retrocede por sus propios rezagados (i.mi., Prior) Valores. La parte MA indica que el error de regresión es en realidad una combinación lineal de términos de error cuyos valores ocurrieron contemporáneamente y en varios momentos en el pasado.

¿Qué nos dice un modelo ARMA??

ARMA es un modelo de pronóstico en el que los métodos de análisis de la autorregresión (AR) y el promedio móvil (MA) se aplican a los datos de la serie temporal que se comportan bien. En ARMA se supone que la serie temporal es estacionaria y cuando fluctúa, lo hace de manera uniforme alrededor de un momento particular.

¿Cómo se determina ARMA??

Elegir el mejor modelo ARMA (P, Q)

Para determinar qué orden del modelo ARMA es apropiado para una serie, debemos usar el AIC (o BIC) en un subconjunto de valores para y luego aplicar la prueba de box de Ljung para determinar si se ha logrado un buen ajuste , para valores particulares de .