<font size=2 face="sans-serif">Hola</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Gregorio muchas gracias por tu respuesta,
veo que con tu experiencia no puedo confiar demasiado en la automatización
de arimas de forecast.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Sabiendo esta renuencia a hacer diferenciaciones
del algoritmo, se me plantea una estrategia que quizás ayude al auto.arima
de  forecast a funcionar mejor.</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">Hacer un barrido previo a los 200 y
picos modelos que tengo que generar y detectar aquellos en los que sea
necesarios al menos una diferenciación estacional.</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">Puesto que los datos se refieren a evolución
de precios inmobiliarios en los que siempre existe una marcada tendencia
(creciente desde 1995 -2007 y decreciente los tres últimos años), podría
modificar el código que he escrito de forma que:</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">-Para los casos en los que en el barrido
previo detecte estacionalidad, inicializar el auto.arima con d=D=1</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">-Para aquellos casos en los que el barrido
no detecte estacionalidad inicializarlo con d=1 y D=0.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">De cualquier forma estoy contemplando
la posibilidad de cambiar los modelos Arima por unos alisados exponenciales,
ya que las estimaciones a realizar  son de un horizonte de 12 trimestres
y las estimaciones a futuro que realizan los alisados tienen mejor "pinta"
que los modelos arima que he construido hasta ahora.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Si no fuera por limitado nivel de ingles
le enviaría un mensaje al creador del paquete a ver si el puede explicarme
el motivo de que el algoritmo encuentre modelos con coeficientes no significativos
pero en los que la diagnosis del modelo es correcta.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Un saludo</font>
<br>
<br><font size=2 face="Arial"><b>José Luis Gilsanz Gómez</b></font><font size=3><b>
</b></font><font size=1 face="Arial"><br>
Estadística <br>
</font><font size=1 color=#009f82 face="Arial"><b><br>
Tasaciones Hipotecarias </b></font><font size=1 face="Arial"><br>
María de Molina, 54 - 28006 - Madrid<br>
Tel. : 34-914549694<br>
Fax : 34-917822164<br>
Email : </font><a href=mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com><font size=1 color=blue face="Arial"><u>jluis.gilsanz@tasacionesh.com</u></font></a><font size=1 face="Arial">
<br>
Site web: </font><a href=http://www.tasacionesh.es/><font size=1 color=blue face="Arial"><u>www.tasacionesh.es</u></font></a><font size=1 face="Arial">
<br>
</font><img src=cid:_2_029E3B1C029E3394002A2E2FC125788B>
<p>
<br><font size=3><br>
<br>
</font>
<div align=center>
<br><font size=1 face="Arial">-- AVISO LEGAL --</font></div>
<br><font size=1 face="Arial">Los datos personales que en esta comunicación
aparecen, así como los que nuestra empresa mantiene de Vd. y de su empresa,
son tratados con la finalidad de mantener el contacto así como realizar
las gestiones que en esta aparecen (Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre,
de Protección de Datos de Carácter Personal). <br>
Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición
dirigiéndose a </font><a href=mailto:atencion.clientesth@tasacionesh.com><font size=1 color=blue face="Arial"><u>atencion.clientesth@tasacionesh.com</u></font></a><font size=1 face="Arial">.<br>
La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de nuestra
empresa queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios
de la Sociedad de la Información y el Comercio Electrónico. Si Vd. recibe
comunicación comercial por nuestra parte y desea dejar de recibirla, rogamos
nos lo comunique por vía electrónica a través de la dirección </font><a href=mailto:atencion.clientesth@tasacionesh.com><font size=1 color=blue face="Arial"><u>atencion.clientesth@tasacionesh.com
</u></font></a><font size=1 face="Arial">.</font><font size=3> </font>
<br>
<br>
<br>
<br><font size=1 color=#5f5f5f face="sans-serif">From:      
 </font><font size=1 face="sans-serif">r-help-es-request@r-project.org</font>
<br><font size=1 color=#5f5f5f face="sans-serif">To:      
 </font><font size=1 face="sans-serif">r-help-es@r-project.org</font>
<br><font size=1 color=#5f5f5f face="sans-serif">Date:      
 </font><font size=1 face="sans-serif">07/05/2011 12:03</font>
<br><font size=1 color=#5f5f5f face="sans-serif">Subject:    
   </font><font size=1 face="sans-serif">Resumen de R-help-es,
Vol 27, Envío 7</font>
<br><font size=1 color=#5f5f5f face="sans-serif">Sent by:    
   </font><font size=1 face="sans-serif">r-help-es-bounces@r-project.org</font>
<br>
<hr noshade>
<br>
<br><tt><font size=2>Asuntos del día:<br>
<br>
   1. Re: ARIMA automatizados (Gregorio R. Serrano)<br>
<br>
<br>
----------------------------------------------------------------------<br>
<br>
Message: 1<br>
Date: Fri, 6 May 2011 15:41:29 +0200<br>
From: "Gregorio R. Serrano" <grserrano@ccee.ucm.es><br>
To: jluis.gilsanz@tasacionesh.com<br>
Cc: r-help-es@r-project.org<br>
Subject: Re: [R-es] ARIMA automatizados<br>
Message-ID: <BANLkTik9X=rEdzDhbjrC9Tr2aj-oJXuR_A@mail.gmail.com><br>
Content-Type: text/plain<br>
<br>
Hola.<br>
<br>
Yo trabajo bastante con modelos ARIMA para previsiones mensuales y<br>
auto.arima (de forecast) y yo no solemos coincidir en la especificación.<br>
auto.arima se resiste a diferenciar y eso da lugar a un p muy alto y<br>
también, a veces, a unos q inaceptables (y como consecuencia correlación<br>
excesiva entre los parámetros estimados). A veces lo utilizo como punto
de<br>
partida o como complemento a la identificación y diagnosis, pero no uso<br>
automáticamente los modelos que devuelve.<br>
<br>
Por otra parte, no estoy dispuesto a que me cambie la especificación de
un<br>
ARIMA sin "mi permiso", así que yo guardo los órdenes p,d,q,
P,D,Q de mis<br>
modelos en un archivo y reestimo la misma especificación cada mes (cuando<br>
actualizo datos). Sólo si los residuos indican otra cosa me planteo cambiar<br>
el modelo, cosa que no debería ocurrir con frecuencia.<br>
<br>
Un saludo<br>
Gregorio R. Serrano<br>
<br>
El 6 de mayo de 2011 10:58, <jluis.gilsanz@tasacionesh.com> escribió:<br>
<br>
> Hola:<br>
><br>
> Si no recuerdo mal creo que este es mi primer post, así que espero
no<br>
> cometer ninguna "barbaridad"  y  que sean comprensivos
conmigo.<br>
> Retomo mi contacto con R después de una pequeña introducción que hice
hace<br>
> un par de años gracias a un curso de la UNED.<br>
><br>
> El proyecto trata, a grandes rasgos de:<br>
> 1.- Conectarse a un servidor Microsoft SQL y bajarse a R  unos
datos de<br>
> evolución de precios unitarios de vivienda (publicados por el Mto.
de<br>
> Fomento de España) por cuatrimestres (desde 1995 a 2010 hacen un total
de<br>
> 64 trimestres) y por provincias.<br>
> 2.- Generar un bucle en el que para cada una de las 52 provincias
se<br>
> obtenga un modelo ARIMA automático, así como sus estimaciones a 3
años<br>
> vista.<br>
> 3.- Al final del bucle se guardara  en el SQL una tabla que contiene,
para<br>
> cada provincia, entre otras cosas, el modelo ajustado , los AIC,AICC,BIC,<br>
> log-likehood, sigma2, así como una variable booleana que especifica
si el<br>
> modelo tiene TODOS sus coeficientes significativos. También guardare
una<br>
> tabla con las estimaciones efectuadas por cada modelo ajustada a cada<br>
> provincia.<br>
><br>
> Si alguien tiene interés en el código que he desarrollado se lo puedo<br>
> proporcionar, o si se considera de interés publicarlo en la lista.
No lo<br>
> envío ahora por ser demasiado extenso.<br>
><br>
> Para ello utilizo los paquetes RODBC para conectarme al SQL Server
donde<br>
> están los datos y forecast para calcular los modelos automatizados
ARIMA,<br>
> y aquí es donde radica el problema.<br>
><br>
> A pesar de que según el autor del paquete se especifica en este articulo<br>
> </font></tt><a href=http://www.jstatsoft.org/v27/i03/paper><tt><font size=2>http://www.jstatsoft.org/v27/i03/paper</font></tt></a><tt><font size=2>
que el algoritmo garantiza la<br>
> obtención de un modelo valido, me he encontrado que alguno de los
52<br>
> modelos ajustados tiene alguno de sus coeficientes no significativos<br>
> (usando un nivel de significación de 0,05), a pesar de que usando
tsdiag<br>
> los gráficos muestran una buena diagnosis del modelo.<br>
><br>
> Extrañado por ello me he decido aplicar, a modo de prueba,  el<br>
> procedimiento de obtención de ARIMA automatizados del paquete forecast
a<br>
> la secuencia de datos AirPassengers con la que muchos aprendimos a<br>
> trabajar con modelos ARIMA. Para dicha secuencia de datos el mejor
modelo<br>
> obtenido segun se especifico en su día por Box & Jenkins es un<br>
> ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12] , mientras que el procedimiento automatizado
del<br>
> paquete forecast propone un modelo ARIMA(0,1,0)(0,0,2)[12]  
usando la<br>
> opción por pasos o bien un modelo ARIMA(2,1,1)(0,0,2)[12] with drift<br>
> usando la opción que prueba con todos los modelos posibles.<br>
> En ambos casos me sorprende que no haga ninguna diferenciación estacional<br>
> a pesar de que se trata de una serie claramente estacional.<br>
><br>
> Se me plantean muchas dudas que espero que me puedan resolver.<br>
> ¿Estoy equivocando la forma de enfocar el proyecto?<br>
> ¿Puedo confiar en el paquete forecast a pesar de estos resultados
tan<br>
> desconcertantes?<br>
> ¿Existe algún otro paquete alternativo que me permita realizar algo<br>
> similar?.<br>
><br>
> Desde ya, muchísimas gracias por haber leído esta extensa exposición<br>
><br>
> Muchas gracias<br>
><br>
> Un saludo<br>
><br>
> José Luis Gilsanz Gómez<br>
><br>
><br>
><br>
> -- AVISO LEGAL --<br>
><br>
> Los datos personales que en esta comunicación aparecen, así como los
que<br>
> nuestra<br>
> empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad
de<br>
> mantener<br>
> el contacto así como realizar las gestiones que en esta aparecen (Ley<br>
> Orgánica<br>
> 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal).<br>
> Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y<br>
> oposición<br>
> dirigiéndose a atencion.clientes@tasacionesh.com<br>
> La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de
nuestra<br>
> empresa<br>
> queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios de
la<br>
> Sociedad de<br>
> la Información y el Comercio Electrónico. Si Vd. recibe comunicación<br>
> comercial por<br>
> nuestra parte y desea dejar de recibirla, rogamos nos lo comunique
por vía<br>
> electrónica<br>
> a través de la dirección atencion.clientes@tasacionesh.com<br>
><br>
>        [[alternative HTML version deleted]]<br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-help-es mailing list<br>
> R-help-es@r-project.org<br>
> </font></tt><a href="https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es"><tt><font size=2>https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es</font></tt></a><tt><font size=2><br>
><br>
><br>
</font></tt>
<br><font face="monospace"><br>
-- AVISO LEGAL -- <br>
<br>
Los datos personales que en esta comunicación aparecen, así como los que nuestra <br>
empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad de mantener <br>
el contacto así como realizar las gestiones que en esta aparecen (Ley Orgánica <br>
15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal).   <br>
Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición <br>
dirigiéndose a atencion.clientes@tasacionesh.com <br>
La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de nuestra empresa <br>
queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios de la Sociedad de <br>
la Información y el Comercio Electrónico. Si Vd. recibe comunicación comercial por <br>
nuestra parte y desea dejar de recibirla, rogamos nos lo comunique por vía electrónica <br>
a través de la dirección atencion.clientes@tasacionesh.com</font>