Scrip modelo Arma(p,q) Econometría financiera data=read.table(file.choose(),head = T) attach(data) options(scipen=999) library(forecast) # cambiar el nombre y convertir en serie de tiempo seriets = ts(serie, frequency = 365, start=c(2002,1)) # analizar si es ma(q), ar(p) o Arma(p,q) acf(seriets) pacf(seriets) # analice si es AR(P) en los residuos por ols model = ar.ols(seriets,aic = TRUE, order.max = 1,demean = FALSE, intercept = TRUE) model error = model$resid # el supuesto ruido blanco tsdisplay(error, lag.max=25,main='Model Residuals') # el código ARIMA(P,I;Q), cuando I=0 identifica los modelos arma(p,q) arima1<-Arima(seriets,c(p,0,q)) arima1 # Como en el AR(p), analizamos si los errores son ruido blanco error = arima1$residuals tsdisplay(error, lag.max=20) # Si todo funciona realiza el respectivo pronostico, (ten en cuenta la frecuencia de la serie fcast1 = forecast(arima1, h=12) fcast1 #La respectiva gráfica de pronóstico será plot(fcast1)
