Buenas.<div><br></div><div>De nada, para eso está la lista. Sobre tu nuevo algoritmo, me parece muy sensato, pero:</div><div><br></div><div>1) ¿Existe alguna serie económica mensual o trimestral no estacional? Yo creo que auto.arima decide las diferencias con algún contraste de raíces unitarias (no he "mirado dentro"), pero en series económicas tendría que buscar mucho para encontrar una serie que no requiere diferencia estacional y cuando ocurre se debe a que la fuente ha planchado (suavizado, desestacionalizado) los datos.</div>
<div><br></div><div>2) Los precios no sólo crecieron, sino que aceleraron, es decir, desde 2000 el crecimiento fue cada vez mayor (segunda derivada positiva). Para hacer eso estacionario necesitas dos diferencias, o al menos probarlas (yo tengo dos diferencias regulares en mi modelo de precios de vivienda, pero son precios agregados, no provinciales). Yo probaría d=2 y D=1, después puedes comprobar la no estacionariedad en la estimación.</div>
<div><br></div><div>3) El horizonte de previsión me parece excesivo, ya sé que eso suele ser culpa de nuestros jefes/clientes que creen que se puede prever todo, pero tal y como están las cosas es disparatado. ¿Te imaginas las previsiones horizonte 12 trimestres que habrías hecho a finales de 2006?</div>
<div><br></div><div>4) Los alisados tienen mejor pinta, también puedes usar algún filtro tipo Hodrick-Presscott, pero cualquiera de esas opciones tardará mucho más en reaccionar ante un cambio de tendencia que el ARIMA. Yo hago previsiones con ARIMA y después presento gráficos suavizados, pero no calculo previsiones de datos suavizados.</div>
<div><br></div><div>¡Jó! qué pesado soy, pero es que en esto tengo la experiencia de muchos informes periódicos de coyuntura a mis espaldas.</div><div><br></div><div>Un saludo</div><div>Gregorio</div><div><br><br><div class="gmail_quote">
El 9 de mayo de 2011 09:44, <span dir="ltr"><<a href="mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com">jluis.gilsanz@tasacionesh.com</a>></span> escribió:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
<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" target="_blank"><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/" target="_blank"><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>
</p><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,
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La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de nuestra
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de la Sociedad de la Información y el Comercio Electrónico. Si Vd. recibe
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</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"><a href="mailto:r-help-es-request@r-project.org" target="_blank">r-help-es-request@r-project.org</a></font>
<br><font size="1" color="#5f5f5f" face="sans-serif">To:
</font><font size="1" face="sans-serif"><a href="mailto:r-help-es@r-project.org" target="_blank">r-help-es@r-project.org</a></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"><a href="mailto:r-help-es-bounces@r-project.org" target="_blank">r-help-es-bounces@r-project.org</a></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" <<a href="mailto:grserrano@ccee.ucm.es" target="_blank">grserrano@ccee.ucm.es</a>><br>
To: <a href="mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com" target="_blank">jluis.gilsanz@tasacionesh.com</a><br>
Cc: <a href="mailto:r-help-es@r-project.org" target="_blank">r-help-es@r-project.org</a><br>
Subject: Re: [R-es] ARIMA automatizados<br>
Message-ID: <BANLkTik9X=<a href="mailto:rEdzDhbjrC9Tr2aj-oJXuR_A@mail.gmail.com" target="_blank">rEdzDhbjrC9Tr2aj-oJXuR_A@mail.gmail.com</a>><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, <<a href="mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com" target="_blank">jluis.gilsanz@tasacionesh.com</a>> 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" target="_blank"><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>
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> Los datos personales que en esta comunicación aparecen, así como los
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> 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 <a href="mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com" target="_blank">atencion.clientes@tasacionesh.com</a><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 <a href="mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com" target="_blank">atencion.clientes@tasacionesh.com</a><br>
><br>
> [[alternative HTML version deleted]]<br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-help-es mailing list<br>
> <a href="mailto:R-help-es@r-project.org" target="_blank">R-help-es@r-project.org</a><br>
> </font></tt><a href="https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es" target="_blank"><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>
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Los datos personales que en esta comunicación aparecen, así como los que nuestra <br>
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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 <a href="mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com" target="_blank">atencion.clientes@tasacionesh.com</a> <br>
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a través de la dirección <a href="mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com" target="_blank">atencion.clientes@tasacionesh.com</a></font><p></p><br>_______________________________________________<br>
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<br></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Dr. Gregorio R. Serrano<br>Dpto. Economía Cuantitativa (UCM)<br>Voz:+34 91394 2361<br>Fax:+34 91394 2591<br><a href="http://www.grserrano.es" target="_blank">http://www.grserrano.es</a><br>
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