[R-br] Cálculo da Previsão de Modelos ARIMA

[Rodrigo Coster]

Ainda não é o que tu quer, mas talvez te ajude.

Eu tentei fazer o ARIMA(0,0,0)(0,0,1) da mesma maneira que o MA(1) mas não
consegui

## AR(1)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(1,0,0)))
predict(fit,1)$pred
sum(fit$coef[1] * (USAccDeaths[72] - fit$coef[2])) + fit$coef[2]

## AR(2)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(2,0,0)))
predict(fit,1)$pred
sum(fit$coef[1:2] * (USAccDeaths[72:71] - fit$coef[3])) + fit$coef[3]

## MA(1)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,1)))
predict(fit)$pred
fit$coef[1] * fit$res[72] + fit$coef[2]

## MA(2)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,2)))
predict(fit)$pred
sum(fit$coef[1:2] * (fit$res[72:71])) + fit$coef[3]

## ARIMA(1,1,0)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(1,1,0)))
predict(fit,1)$pred
diff(USAccDeaths)[71]*fit$coef+USAccDeaths[72]

## ARIMA(0,1,1)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,1,1)))
predict(fit)$pred
fit$coef[1] * fit$res[72] + USAccDeaths[72]

## ARIMA(0,0,0)(1,0,0)
(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,0), seasonal = c(1,0,0)))
predict(fit,1)$pred
fit$coef[1] * (USAccDeaths[61] - fit$coef[2]) + fit$coef[2]

2011/7/27 Paola Tame <paola.tame em gmail.com>

> Boa tarde Grupo,
>
> estou com problemas para interpretar as saídas da função arima. Por
> exemplo, usando a base de dados de exemplo do R "USAccDeaths". Ajustando o
> modelo:
>
> fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,1,1), seasonal =
> list(order=c(0,1,1)))
>
> Tenho a seguinte saída:
>
> Series: USAccDeaths
> ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12]
>
> Call: arima(x = USAccDeaths, order = c(0, 1, 1), seasonal = list(order =
> c(0, 1, 1)))
>
> Coefficients:
>           ma1     sma1
>       -0.4303  -0.5528
> s.e.   0.1228   0.1784
>
> sigma^2 estimated as 99347:  log likelihood = -425.44
> AIC = 856.88   AICc = 857.32   BIC = 863.11
>
> Utilizando a função *"predict"* para calcular os próximos 4 meses tenho o
> seguinte resultado:
>
> $pred
>           Jan      Feb      Mar      Apr
> 1979 8336.061 7531.829 8314.644 8616.869
>
> Como vou precisar utilizar o modelo fora do R preciso entender como é feita
> essa previsão pois utilizando os coeficientes *ma1* e *sma1* estou obtendo
> resultados diferentes.
>
> Mesmo ajustando um modelo mais simples como um AR(1) para esses dados
> (apenas como exemplo, sem me preocupar com a qualidade do ajuste) os
> preditos que calculo não batem com os preditos retornados pela função "*
> predict*". Aparentemente a função de predição não é montada diretamente
> dos coeficientes estimados (p. ex. no caso de um modelo AR(1) X(t) =
> intercept + ar1*X(t-1)).
>
> Alguém poderia me ajudar?
>
> Obrigada,
> Paola Tame
>
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