¿Qué son los procesos autorregresivo estacionario (AR), de promedio móvil (MA) y mixto estacionario (ARMA)?

Proceso autorregresivo estacionario (AR, Stationary autoregressive)
Los procesos autorregresivos estacionarios (AR) tienen funciones de autocorrelación (ACF) teóricas que decaen hacia cero, en lugar de cortarse en cero. El signo de los coeficientes de autocorrelación podría cambiar con frecuencia o mostrar un patrón ondulado, pero en todos los casos disminuyen gradualmente hacia cero. Por el contrario, los procesos AR con orden p tienen funciones de autocorrelación parcial (PACF) teóricas que se cortan en cero después del desfase p. (La longitud de desfase del último pico de la PACF es igual al orden AR del proceso, p). (La longitud de desfase del último pico de la PACF es igual al orden AR del proceso, p.)
Proceso de promedio móvil (MA, Moving average)
Las ACF teóricas de los procesos MA (promedio móvil) con orden q se cortan en cero después del desfase q, el orden MA del proceso. Sin embargo, sus PACF teóricas se reducen hacia cero. (La longitud de desfase del último pico de la ACF es igual al orden MA del proceso, q.)
Procesos mixtos estacionarios (ARMA, Stationary mixed)
Los procesos mixtos estacionarios (ARMA) muestran una mezcla de características de AR y MA. La ACF teórica y la PACF se reducen gradualmente hacia cero.
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