estandar_efectos_estacionales

o Test de rachas para los residuos. TRAMO contrasta la aleatoriedad de los
residuos mediante un test de rachas que se distribuye como una N(0,1) y
al 95% no debería tomar valores superiores a 2.
o Comprobación de que la media de los residuos es cero. TRAMO contrasta
que la media de los residuos es estadísticamente igual a cero.
o Contraste de autocorrelación para el cuadrado de los residuos mediante
el estadístico Ljung Box cuadrado que mide la existencia de alguna estructura
no lineal en los residuos. TRAMO lo calcula para todos los retardos, y
muestra en el Summary el del retardo 24 (en series mensuales) o el del retardo
16 (en series trimestrales). En el caso de series mensuales se distribuye
como una Chi-Cuadrado de 24. En el caso de series trimestrales se
distribuye como una Chi-Cuadrado de 16 TRAMO.
2. Chequear la idoneidad de la descomposición (especificación) mediante los
diagnósticos que proporciona el programa SEATS.
El programa SEATS permite contrastar la similitud de las distribuciones de:
1. Los modelos teóricos para componente obtenidos mediante la fctorización
del polinomio autorregresivo y la descomposición canónica del
polinomio de medias móviles a partir del modelo regARIMA identificado
para la serie original (Componente).
2. Los modelos teóricos de los estimadores de los componentes obtenidos
al aplicar el filtro de WK al proceso de la serie original (Estimador
teórico).
3. Los valores muestrales obtenidos de las series de los componentes
(Estimación empírica), a través de las varianzas y las funciones autocorrelación.
Debe cumplirse que:
o Las autocorrelaciones de primer orden y de orden estacional de cada
componente para el estimador teórico y su estimación empírica deben
ρ
ser parecidas. Si 1 ρ
y 12 son los coeficientes de autocorrelación de
primer orden y orden estacional para el estimador teórico y 1 ˆρ ˆρ
, 12 para
ρ [ ˆ 2 ( ˆ ) ]
su estimación empírica, debe cumplirse que: 1 ∈ ρ1
± SE ρ1
ρ ∈[
ρ ± 2SE(
ˆ ρ ) ]
12
ficación.
ˆ12 12
. Si no se cumple es indicio de una mala especi-
y
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