Dear Rmetrics Core Team,<br><br>Manuscript JSS784 "Estimation, Diagnostic and Forecasting Tools for ARFIMA Models: The <b>afmtools</b> Package" has been submitted to the <i>Journal of Statistical 
Software</i>.  Would someone from your team be willing to review the manuscript and 
accompanying software?  I am aware that the package <b>fArma</b> was written by members of your team.  The <b>afmtools</b> software is written as an R package already available from <a href="http://cran.r-project.org/" target="_blank">CRAN</a> or one of its mirror sites.<br>

<br>The title and abstract are attached to this email, along with the 
names of the authors and keywords.   I have also attached a draft 
version of the reviewer guidelines.  Please let me know within seven 
days if you will be able to review the manuscript and software by 
email.  <br>

<br>If you are unable to review this manuscript, would you please 
recommend one or two other potential referees with expertise in this 
area?  <br><br>If you do choose to review this manuscript, I will 
provide you with all relevant files (essentially the manuscript and R 
code).  I would ask you to complete your review within eight weeks.<br><br><br>Sincerely,<br><br>Brandon Whitcher PhD CStat<br>Associate Editor, Journal of Statistical Software<br><a href="mailto:b.whitcher@imperial.ac.uk" target="_blank">b.whitcher@imperial.ac.uk</a><br>

<br><br>Estimation, Diagnostic and Forecasting Tools for ARFIMA Models: The afmtools Package<br><br>Javier Contreras and Wilfredo Palma<br><br>Abstract<br><br>In practice, several time series exhibit long-range dependence or persistence in their<br>

observations. This circumstance has motivated the development of a number of estimation<br>and prediction methodologies to account for the slowly decaying autocorrelations. One<br>of the most well known classes of long-memory models is the autoregressive fractionally<br>

integrated moving average (ARFIMA) process. In the package afmtools for R, we have<br>implemented some of these statistical tools for analyzing ARFIMA models. In particular,<br>this R package contains functions for parameter estimation, exact autocovariance calcu-<br>

lation, multi-step ahead forecasting, predictive ability testing, among others. Finally, the<br>implemented methods are illustrated with applications to real-life time series.<br><br>Keywords: ARFIMA models, long-memory time series, estimation, prediction, R package.<br>