Predicción con SPSS
Utilizo PASW Forecasting (me estoy autoformando) y no tengo claro cómo determinar el período de estimación i de predicción.
En el cuadro de diálogo 'Crear modelos' no dejan especificar nada más que el final del período de predicción. ¿Acaso el final del período de estimación lo adquiere de forma automática? Los principios son inalterables para ambos períodos, siempre coge el primer caso existente.
En el cuadro de diálogo 'Crear modelos' no dejan especificar nada más que el final del período de predicción. ¿Acaso el final del período de estimación lo adquiere de forma automática? Los principios son inalterables para ambos períodos, siempre coge el primer caso existente.
1 respuesta
Respuesta de Fran José García
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Para hacer predicciones te vas al menú de analizar.
Te pones encima de la opción de series temporales y le das a crear modelos, la ventana que se te abre tiene varias pestañas pues si le das a guardar puede marcar que te guarde, predicciones, limite inferior, limite superior y residuo.
Ahora te vas a la pestaña y le das al botón que dice "Primer caso después del final del periodo de estimación hasta una fecha especificada", entonces se habilitan debajo dos casillas, ahí tienes que poner la fecha máxima que quieres que te estime el program. Imagina que tus datos empiezan en Enero de 2008 y terminan en Enero de 2009. Entonces si tu quieres que te estime hasta marzo de 2009 debes poner. Año 2009, mes 3.
Ojo lo de meses y años te saldrá si las fechas que has definido son meses y años si no te saldrán otras cosas.
Por cierto, ¿dónde conseguiste el PASW Forecasting?
Te pones encima de la opción de series temporales y le das a crear modelos, la ventana que se te abre tiene varias pestañas pues si le das a guardar puede marcar que te guarde, predicciones, limite inferior, limite superior y residuo.
Ahora te vas a la pestaña y le das al botón que dice "Primer caso después del final del periodo de estimación hasta una fecha especificada", entonces se habilitan debajo dos casillas, ahí tienes que poner la fecha máxima que quieres que te estime el program. Imagina que tus datos empiezan en Enero de 2008 y terminan en Enero de 2009. Entonces si tu quieres que te estime hasta marzo de 2009 debes poner. Año 2009, mes 3.
Ojo lo de meses y años te saldrá si las fechas que has definido son meses y años si no te saldrán otras cosas.
Por cierto, ¿dónde conseguiste el PASW Forecasting?
Hola de nuevo, tengo otra duda, a ver si tú puedes ayudarme. Para hacer que una serie no estacionaria se torne estacionaria utilizo la función diferencia de 'crear series temporales' pero sólo se hacen estables la medias, la prueba de levene me muestra heterocedasticidad (hago una anova con prueba de levene). ¿Qué tengo que hacer para obtener una serie estacionaria? ¿Qué otras transformaciones puedo aplicar que sean útiles para hacer estacionaria la serie?
Depende de las características de tu serie, es decir, depende de lo que la haga no estacionaria.
Te explico los casos más usuales.
1. Si tiene tendencia: Hay que tomar diferencias regulares, lo normal es que sea diferencia de orden 1, raras veces tendrás que hacer diferenciación de orden superior a tres.
2. Si es heterocedástica: Alguna transformación elemental de la serie. Por ejemplo si la varianza aumenta con el tiempo tendremos que hacer alguna transformación del tipo logarítmica. También está la transformación de Box -Cox pero es más compleja, pero es para hacer la serie homocedástica.
3. Si es estacional: habrá que tomar diferencias estacionales, hasta hacer desaparece el patrón que se repite. Es muy raro tener que aplicar una diferencia estacional de orden mayor a 1.
Una vez que es estacionaria ya solo te queda mirar la FAS y la FAP.
Te explico los casos más usuales.
1. Si tiene tendencia: Hay que tomar diferencias regulares, lo normal es que sea diferencia de orden 1, raras veces tendrás que hacer diferenciación de orden superior a tres.
2. Si es heterocedástica: Alguna transformación elemental de la serie. Por ejemplo si la varianza aumenta con el tiempo tendremos que hacer alguna transformación del tipo logarítmica. También está la transformación de Box -Cox pero es más compleja, pero es para hacer la serie homocedástica.
3. Si es estacional: habrá que tomar diferencias estacionales, hasta hacer desaparece el patrón que se repite. Es muy raro tener que aplicar una diferencia estacional de orden mayor a 1.
Una vez que es estacionaria ya solo te queda mirar la FAS y la FAP.
Gracias, ¿me podrías referir a algún libro o página web que me explique paso por paso las transformaciones que estabilizan las varianzas?
Por cierto, el PASW Forecasting lo utilizo en el trabajo.
Por cierto, el PASW Forecasting lo utilizo en el trabajo.
Creo que ese tema va a ser difícil de encontrar
mira este artículo que comenta algo por encima
http://www.seh-lelha.org/tseries.htm
La transformación logaritmo que te dije se utiliza cuando la varianaza de la serie (el gráfico) tiene forma de embudo tumbado, es decir al principio poca varianza al final mucha variaza o viceversa, según el caso tendrá que ser de un signo el logaritmo u otro.
Así si la función covarianza es cóncava pues habrá que aplicar una transformación convexa y viceversa.
http://www.google.es/url?sa=t&source=web&ct=res&cd=6&ved=0CB0QFjAF&url=http%3A%2F%2Fwww.uam.es%2Fdepartamentos%2Feconomicas%2Feconapli%2Fpdf%2FAnaliza_ser.ppt&ei=wFwWS4njJJCq4Qa0qf3NBg&usg=AFQjCNEvufhA831EWjj6zIfOxT-CMI42Cg&sig2=sM9WuV9R81aI5LpEI_raYQ
Aquí un ppt que dice algo
Un libro que está bastante bien es el de Daniel Peña, que no entra mucho en temas teóricos, sólo explica lo básico, yo lo tengo como recordatorio de lo que estudié porque siempre hay algo se olvida un poco, y creo recordar que venía algo de transformaciones, pero ahora estoy en el trabajo y no lo puedo mirar, te dejo un link a una librería para que veas que libro es
http://www.babellibros.com/html/libro.php?codigo=L1320410183
Además, creo que en tu caso este libro te vendrá bien.
mira este artículo que comenta algo por encima
http://www.seh-lelha.org/tseries.htm
La transformación logaritmo que te dije se utiliza cuando la varianaza de la serie (el gráfico) tiene forma de embudo tumbado, es decir al principio poca varianza al final mucha variaza o viceversa, según el caso tendrá que ser de un signo el logaritmo u otro.
Así si la función covarianza es cóncava pues habrá que aplicar una transformación convexa y viceversa.
http://www.google.es/url?sa=t&source=web&ct=res&cd=6&ved=0CB0QFjAF&url=http%3A%2F%2Fwww.uam.es%2Fdepartamentos%2Feconomicas%2Feconapli%2Fpdf%2FAnaliza_ser.ppt&ei=wFwWS4njJJCq4Qa0qf3NBg&usg=AFQjCNEvufhA831EWjj6zIfOxT-CMI42Cg&sig2=sM9WuV9R81aI5LpEI_raYQ
Aquí un ppt que dice algo
Un libro que está bastante bien es el de Daniel Peña, que no entra mucho en temas teóricos, sólo explica lo básico, yo lo tengo como recordatorio de lo que estudié porque siempre hay algo se olvida un poco, y creo recordar que venía algo de transformaciones, pero ahora estoy en el trabajo y no lo puedo mirar, te dejo un link a una librería para que veas que libro es
http://www.babellibros.com/html/libro.php?codigo=L1320410183
Además, creo que en tu caso este libro te vendrá bien.
