Lista de ejercicios 6

  1. Considere el modelo \(SARIMA(0,1,2)(0,1,1)_{12}\): \[\nabla \nabla_{12} Z_t=(1-\Theta_{12} B^{12})(1-\theta_1 B-\theta_2 B^2)a_t\]
  1. Escriba el modelo en la forma de un modelo ARMA.
  2. ¿Cuál es el orden del modelo ARMA resultante?
  3. Determine el polinomio autoregresivo y de medias móviles.
  4. Simule este modelo en R con \(T=1000\) y observe la f.a.c. y f.a.c.p. estimada.
  5. Realice la diferencia no estacional y estacional. Comente la f.a.c. y f.a.c.p. estimada y comparelo con el punto d.
  1. Considere el modelo \(SARIMA(0,0,1)(0,1,1)_{12}\).
  1. Escriba explícitamente el modelo.
  2. Escriba el modelo en la forma de un modelo ARMA.
  3. Determine el polinomio autoregresivo y de medias móviles.
  4. Simule este modelo en R con \(T=1000\) y observe la f.a.c. y f.a.c.p. estimada.
  5. Realice la diferencia estacional. Comente la f.a.c. y f.a.c.p. estimada y comparelo con el punto d.
  1. En la base de datos cardiovascular.csv se refiere a las cifras de defunciones por problemas cardiovasculares en Costa Rica en el periodo 2000-2007.
  1. Ajuste un modelo de SARIMA apropiado.
  2. Escriba el modelo final ajustado.
  3. Produzca pronósticos para enero, febrero y marzo de 2008.
  1. En la base de datos ventas.csv se refiere a las ventas mensuales de un producto realizadas por una empresa en el periodo 2001-2005.
  1. Ajuste un modelo de SARIMA apropiado.
  2. Escriba el modelo final ajustado.
  3. Produzca pronósticos para enero, febrero y marzo de 2006.
  1. En la base de datos exportacionesFOB.csv se refiere a las exportaciones FOB de Costa Rica (millones) de enero de 2001 a abril de 2008.
  1. Ajuste un modelo de SARIMA apropiado con los datos de 2001 a 2007.
  2. Escriba el modelo final ajustado.
  3. Produzca pronósticos para los 4 meses de 2008 y calcule las medidas de precisión.