[R-es] Duda sobre variables de impulso y escalón en series

[Justo de Jorge Moreno]

Hola y feliz año,

Estoy trabajando por primera vez (igual ando muy pérdido) con el paquete
forecast (modelos ARIMA)(Hyndman y Khandakar 2008) y utilizo series
mensuales de compañías aéreas. Estoy intentando analizar el impacto de
algunos de los acontecimientos que han podido influir en la variable
ingresos por viajero transportado (p.e el atentado del 11 de septiembre,
crisis de la ceniza abril-mayo 2010, crisis). He probado con diferentes
modelos pero no acabo de ver el impacto. Lo que hago es:

1)       Estimar el modelo ARIMA

2)       Contruir una/s variables de impulso (también escalón)

3)       Comparar modelos

He probado diferentes variantes. Parece que el modelo 4 (al final) mejora
los resultados.(Parece que los modelos ARIMA con variables exógenas
funcionan bien con un sólo input)

*\crisis=dummy 1 si t>2007 (variable escalón); 0 otro caso

*\sars(pandemia y 11s) y cen(volcán): dummies sars=> 1 si t>2000 & t<2004 0
otro caso ; dummy cen=>1 si t=abril y mayo 2010 0 otro caso.

*\Modelo_1

xreg<-model.matrix(~as.factor(crisis))

*model1* <- Arima(Y_IB, order=c(0,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,1)),
xreg=xreg)

*\Modelo_2

xreg<-model.matrix(~as.factor(sars)+~as.factor(cen))

*model2* <- Arima(Y_IB, order=c(0,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,1),
period=12), xreg=xreg)

*\Modelo_3

xreg<-model.matrix(~as.factor(sars)+~as.factor(crisis)+~as.factor(cen))

*model3* <- Arima(Y_IB, order=c(0,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,1),
period=12), xreg=xreg)

*\Comparación
ACC <- rbind.fill(data.frame(t(accuracy(model))),

data.frame(t(accuracy(model1))),

data.frame(t(accuracy(model2)))

                )

ACC <- round(ACC,2)

ACC <- cbind(Type=c(‘Model1’,’Model2’,’Model3’),ACC)

ACC[order(ACC$MAE),]

Type      ME   RMSE    MAE   MPE  MAPE MASE

Model2 -8.88 127.93 95.84 -0.29 2.47 0.43

Model3 -8.81 127.90 95.90 -0.29 2.48 0.43

Model1 -7.87 128.72 97.51 -0.26 2.52 0.44

con modelo 2 ó 3 de forma gráfica no queda muy claro (adjunto gráfico)

*\Modelo_4

xreg<-model.matrix(~as.factor(cen))

*model4* <- Arima(Y_IB, order=c(0,1,1), seasonal=list(order=c(0,1,1),
period=12), xreg=xreg)

plot(Y_IB)

lines(fitted(model4),col=2):(de forma gráfica no se aprecia muy bien)

fitted(model4) *\comparo con los valores originales en este caso de Ibería
(Y_IB)

Y_IB

Model4

Abril_2010

4024

3997.621

Mayo_2010

4206

3954.679

Junio_2010

4437

4403.932

Julio_2010

4966

4770.645

Agos_2010

4914

4898.686

Sept_2010

4474

4567.054

Oct_2010

4566

4524.261

Nov_2010

4022

4112.943

Dic_2010

3993

4071.653

  Alguien podría ayudarme.

Gracias por anticipado

Justo
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