Practica 3: Box

Practica 3: Box-Jenkins
Datos mensuales sobre IPI (Import price index; índice de precios de importación)
para varios países. Elige una serie de un país.
Restricción: Reserva los dos últimos años para evaluar la capacidad de predecir con el
modelo.
Nota 1: Para reservar los dos últimos años: <quick> <sample> escribir 1970m01 1987m12
en “sample range pairs”.
Estudia la serie con la metodología de Box-Jenkins.
a) Define el modelo ARIMA (identificación)
b) Estimación del modelo.
c) Validación del modelo
d) Hacer una predicción y evalúa la capacidad de predecir.
Nota 2: En la parte de identificación se puede generar una serie basada en un modelo
específico y comparar con el proceso real de la serie.
Para generar una muestra hay que tener un “workfile” abierto.
Elige <File> <New> <Program> y copiar y pegar lo siguiente;
smpl 1970M01 1987M12
genr x=0
genr e=nrnd*0.01
smpl 1970M01 1987M12
genr x=.7*x(-1)+e-.7*e(-12)
Otro opción es abrir una programa si lo tenemos guardado como un archivo .prg.
Elige <run> y luego <view> <correlogram…> para estudiar FAS y FAP de los datos
generados.
Esta programa genera datos entre 1970M01 1987M12 con un proceso AR(1)MA(12). El
workfile ya era definido con datos mensuales
Se puede cambiar los parámetros y el orden de los procesos en la programa arriba para
tener otros procesos. Por ejemplo, para añadir un termino AR(2), se puede escribir: genr
x=.7*x(-1)+ .2*x(-2)+e-.7*e(-12).
Nota 3: Después de la estimación se puede estudiar FAS y FAP de los residuos.
<View> <Residual test> <Correlogram Q-statistics> enseña el correlograma de los
residuos. Q-Stat es el contraste de Ljung-Box.
Nota 4: Para hacer una predicción: Después de la estimación se puede elegir <forecast>
para generar una serie nueva con la predicción. Cambia la muestra para la predicción
incluyendo sólo los dos años que hemos dejado fuera. (“Forecast sample” 1988m01
1989m12). Con la predicción y los datos reales se puede calcular medidas que cuantifica
la magnitud del error.