IntroducciÃ³n a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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-0.500.00 0.50 1.00Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010Hemos estimado un proceso AR(3) pero para la serie en primera diferencia, ya que hemosindicado que la serie es integrada de orden 1.Hemos estimado la siguiente ecuación estructural y ecuación de los residuos:Ahora estimemos el proceso ARIMA para la serie cosecha de salmón. Ya habíamos testeado laestacionariedad de la serie, rechazando la presencia de raíz unitaria, por lo cual no es necesariodiferenciar la serie.Podemos ver el gráfico con la función de autocorrelación muestral y la función de autocorrelaciónparcial:ac sa0 10 20 30 40LagBartlett's formula for MA(q) 95% confidence bandspac sa76
-0.500.00 0.50 1.00Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20100 10 20 30 40Lag95% Confidence bands [se = 1/sqrt(n)]También mediante el comando corrgram podemos visualizar ambas funciones:. corrgram sa, lags(20)-1 0 1 -1 0 1LAG AC PAC Q Prob>Q [Autocorrelation] [Partial Autocor]-------------------------------------------------------------------------------1 0.8301 0.8506 90.294 0.0000 |------ |------2 0.7072 0.0914 156.35 0.0000 |----- |3 0.5749 -0.0583 200.35 0.0000 |---- |4 0.5008 0.1346 234 0.0000 |---- |-5 0.4595 0.1120 262.56 0.0000 |--- |6 0.3701 -0.1571 281.25 0.0000 |-- -|7 0.2862 -0.0477 292.51 0.0000 |-- |8 0.2178 0.0350 299.09 0.0000 |- |9 0.1932 0.0717 304.31 0.0000 |- |10 0.1605 -0.0752 307.94 0.0000 |- |11 0.0848 -0.1939 308.96 0.0000 | -|12 0.0122 -0.0131 308.98 0.0000 | |13 -0.0392 0.0277 309.21 0.0000 | |14 -0.0468 0.0115 309.53 0.0000 | |15 -0.0540 -0.0829 309.96 0.0000 | |16 -0.0924 -0.0479 311.22 0.0000 | |17 -0.1140 0.0732 313.17 0.0000 | |18 -0.0783 0.1562 314.1 0.0000 | |-19 -0.0172 0.1013 314.15 0.0000 | |20 0.0667 0.2005 314.83 0.0000 | |-Las funciones indican que es un proceso AR(1). A continuación estimaremos un procesoARIMA(1,0,0).77
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