IntroducciÃ³n a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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-0.200.00 0.20 0.40 0.60Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010pac discharge0 10 20 30 40Lag95% Confidence bands [se = 1/sqrt(n)]Por la forma en que decae la función de autocorrelación muestral el proceso tiene un componentede AR, y por la forma de la función de autocorrelación parcial, este es de orden 1. Con respecto alcomponente de media móvil pareciese también tener pero debemos estimar varios modelos paradeterminar el mejor proceso.96
Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010arima discharge, arima(1,0,1)estimates store arima1arima discharge, arima(1,0,2)estimates store arima2arima discharge, arima(1,0,3)estimates store arima3estimates table arima1 arima2 arima3, stat(aic, bic) b(%7.3g) p(%4.3f)--------------------------------------------Variable | arima1 arima2 arima3-------------+------------------------------discharge |_cons | 921 930 935| 0.000 0.000 0.000-------------+------------------------------ARMA |ar |L1. | .861 .954 .966| 0.000 0.000 0.000|ma |L1. | -.518 -.605 -.619| 0.000 0.000 0.000L2. | -.146 -.0941| 0.141 0.388L3. | -.0778| 0.469-------------+------------------------------sigma |_cons | 141 140 140| 0.000 0.000 0.000-------------+------------------------------Statistics |aic | 1282 1283 1284bic | 1292 1296 1300--------------------------------------------legend: b/pPor lo cual, escogemos el modelo ARIMA(1,0,1) para este proceso. Ahora podemos hacer lapredicción un paso adelante, y graficar:predict discharge_p1tsline discharge discharge_p197
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