Modelo de ARIMA

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Nadie puede realmente ver el futuro. Pero los métodos estadísticos modernos, los modelos econométricos, y el software de Inteligencia de negocios  pueden ayudar, hasta cierto punto, a algunos negocios a pronosticar y estimar qué va a suceder en el futuro.

El ARIMA se sostiene por el promedio móvil integrado de autoregresión.

El análisis de serie de tiempo del ARIMA utiliza regresiones y la variación en los datos históricos para descubrir patrones (e.g. promedios móviles, estacionalidad) y predecir así el futuro. El modelo del ARIMA fue desarrollado primeramente, a finales de los 60´s pero fue sistematizado por Box and Jenkins en 1976. El ARIMA puede ser más complejo de utilizar que otras técnicas de pronóstico estadístico, aunque cuando se pone en ejecución correctamente, puede ser de gran alcance y muy flexible.

El ARIMA es un método para determinar dos cosas:

1. Cuánto del pasado se debe utilizar para predecir la siguiente proyección (extensión de las series)
2. Los valores de las series.

Por ejemplo y (t) = 1/3 * y (T-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (T-1) es un modelo de ARIMA; otro MODELO de ARIMA es y (t) = 1/6 * y (T-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (el T-1)

Así el modelo correcto del ARIMA requiere la identificación del número correcto de regresiones y de los coeficientes que deben ser utilizados.
La identificación del modelo de ARIMA utiliza la autoregresión para identificar el modelo subyacente.
Se debe tener cuidado en identificar y estimar parámetros que puedan forzar estragos en los resultados obtenidos (errores estadísticos, los pulsos, nivel de variación, tendencias locales del tiempo).

Libro: Alan Pankratz - Forecasting with Univariate Box Jenkins Models: Concepts and Cases

Libro: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach

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