[R-es] ARIMA automatizados (Gregorio R. Serrano)

Lun Mayo 9 09:44:36 CEST 2011

Hola

Gregorio muchas gracias por tu respuesta, veo que con tu experiencia no 
puedo confiar demasiado en la automatización de arimas de forecast.

Sabiendo esta renuencia a hacer diferenciaciones del algoritmo, se me 
plantea una estrategia que quizás ayude al auto.arima de  forecast a 
funcionar mejor.
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.
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:
-Para los casos en los que en el barrido previo detecte estacionalidad, 
inicializar el auto.arima con d=D=1
-Para aquellos casos en los que el barrido no detecte estacionalidad 
inicializarlo con d=1 y D=0.

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.

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.

Un saludo

José Luis Gilsanz Gómez 
Estadística 

Tasaciones Hipotecarias 
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To:     r-help-es en r-project.org
Date:   07/05/2011 12:03
Subject:        Resumen de R-help-es, Vol 27, Envío 7
Sent by:        r-help-es-bounces en r-project.org

Asuntos del día:

   1. Re: ARIMA automatizados (Gregorio R. Serrano)

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Message: 1
Date: Fri, 6 May 2011 15:41:29 +0200
From: "Gregorio R. Serrano" <grserrano en ccee.ucm.es>
To: jluis.gilsanz en tasacionesh.com
Cc: r-help-es en r-project.org
Subject: Re: [R-es] ARIMA automatizados
Message-ID: <BANLkTik9X=rEdzDhbjrC9Tr2aj-oJXuR_A en mail.gmail.com>
Content-Type: text/plain

Hola.

Yo trabajo bastante con modelos ARIMA para previsiones mensuales y
auto.arima (de forecast) y yo no solemos coincidir en la especificación.
auto.arima se resiste a diferenciar y eso da lugar a un p muy alto y
también, a veces, a unos q inaceptables (y como consecuencia correlación
excesiva entre los parámetros estimados). A veces lo utilizo como punto de
partida o como complemento a la identificación y diagnosis, pero no uso
automáticamente los modelos que devuelve.

Por otra parte, no estoy dispuesto a que me cambie la especificación de un
ARIMA sin "mi permiso", así que yo guardo los órdenes p,d,q, P,D,Q de mis
modelos en un archivo y reestimo la misma especificación cada mes (cuando
actualizo datos). Sólo si los residuos indican otra cosa me planteo 
cambiar
el modelo, cosa que no debería ocurrir con frecuencia.

Un saludo
Gregorio R. Serrano

El 6 de mayo de 2011 10:58, <jluis.gilsanz en tasacionesh.com> escribió:

> Hola:
>
> Si no recuerdo mal creo que este es mi primer post, así que espero no
> cometer ninguna "barbaridad"  y  que sean comprensivos conmigo.
> Retomo mi contacto con R después de una pequeña introducción que hice 
hace
> un par de años gracias a un curso de la UNED.
>
> El proyecto trata, a grandes rasgos de:
> 1.- Conectarse a un servidor Microsoft SQL y bajarse a R  unos datos de
> evolución de precios unitarios de vivienda (publicados por el Mto. de
> Fomento de España) por cuatrimestres (desde 1995 a 2010 hacen un total 
de
> 64 trimestres) y por provincias.
> 2.- Generar un bucle en el que para cada una de las 52 provincias se
> obtenga un modelo ARIMA automático, así como sus estimaciones a 3 años
> vista.
> 3.- Al final del bucle se guardara  en el SQL una tabla que contiene, 
para
> cada provincia, entre otras cosas, el modelo ajustado , los 
AIC,AICC,BIC,
> log-likehood, sigma2, así como una variable booleana que especifica si 
el
> modelo tiene TODOS sus coeficientes significativos. También guardare una
> tabla con las estimaciones efectuadas por cada modelo ajustada a cada
> provincia.
>
> Si alguien tiene interés en el código que he desarrollado se lo puedo
> proporcionar, o si se considera de interés publicarlo en la lista. No lo
> envío ahora por ser demasiado extenso.
>
> Para ello utilizo los paquetes RODBC para conectarme al SQL Server donde
> están los datos y forecast para calcular los modelos automatizados 
ARIMA,
> y aquí es donde radica el problema.
>
> A pesar de que según el autor del paquete se especifica en este articulo
> http://www.jstatsoft.org/v27/i03/paper que el algoritmo garantiza la
> obtención de un modelo valido, me he encontrado que alguno de los 52
> modelos ajustados tiene alguno de sus coeficientes no significativos
> (usando un nivel de significación de 0,05), a pesar de que usando tsdiag
> los gráficos muestran una buena diagnosis del modelo.
>
> Extrañado por ello me he decido aplicar, a modo de prueba,  el
> procedimiento de obtención de ARIMA automatizados del paquete forecast a
> la secuencia de datos AirPassengers con la que muchos aprendimos a
> trabajar con modelos ARIMA. Para dicha secuencia de datos el mejor 
modelo
> obtenido segun se especifico en su día por Box & Jenkins es un
> ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12] , mientras que el procedimiento automatizado del
> paquete forecast propone un modelo ARIMA(0,1,0)(0,0,2)[12]   usando la
> opción por pasos o bien un modelo ARIMA(2,1,1)(0,0,2)[12] with drift
> usando la opción que prueba con todos los modelos posibles.
> En ambos casos me sorprende que no haga ninguna diferenciación 
estacional
> a pesar de que se trata de una serie claramente estacional.
>
> Se me plantean muchas dudas que espero que me puedan resolver.
> ¿Estoy equivocando la forma de enfocar el proyecto?
> ¿Puedo confiar en el paquete forecast a pesar de estos resultados tan
> desconcertantes?
> ¿Existe algún otro paquete alternativo que me permita realizar algo
> similar?.
>
> Desde ya, muchísimas gracias por haber leído esta extensa exposición
>
> Muchas gracias
>
> Un saludo
>
> José Luis Gilsanz Gómez
>
>
>
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> empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad 
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Personal).
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vía
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