b'\n_START_ARTICLE_\nMetodolog\xc3\xada de Box-Jenkins\n_START_SECTION_\nEstacionariedad y estacionalidad\n_START_PARAGRAPH_\nEl primer paso en el desarrollo de un modelo de Box-Jenkins es determinar si la serie de tiempo es estacionaria y si hay alguna estacionalidad significativa que necesite ser modelada.\n_START_SECTION_\nDetecci\xc3\xb3n de tendencia.\n_START_PARAGRAPH_\nLa tendencia puede evaluarse a partir de una secuencia de largo plazo. La secuencia ejecutada debe mostrar ubicaci\xc3\xb3n y escala constante. Tambi\xc3\xa9n se puede detectar a partir de un gr\xc3\xa1fica de autocorrelaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nDetecci\xc3\xb3n estacionalidad\n_START_PARAGRAPH_\nLa estacionalidad (o periodicidad) generalmente se puede evaluar a partir de un diagrama de autocorrelaci\xc3\xb3n (correlograma), de una subserie, o una trama espectral.\n_START_SECTION_\nDiferenciaci\xc3\xb3n Tendencia\n_START_PARAGRAPH_\nBox y Jenkins recomiendan el enfoque de diferenciaci\xc3\xb3n para lograr estacionariedad. Sin embargo, ajustando una curva y restando los valores ajustados de los datos originales tambi\xc3\xa9n se puede utilizar en el contexto de los modelos de Box-Jenkins.\n_START_SECTION_\nDiferenciaci\xc3\xb3n estacional\n_START_PARAGRAPH_\nEn la fase de identificaci\xc3\xb3n del modelo, el objetivo es detectar la estacionalidad, si existe, y para identificar el orden de los t\xc3\xa9rminos autorregresivos y de media m\xc3\xb3vil estacional de temporada. Para muchas series, el per\xc3\xadodo es conocido y un solo t\xc3\xa9rmino estacionalidad es suficiente. Por ejemplo, para los datos mensuales se suele incluir un t\xc3\xa9rmino de temporada AR 12 o un t\xc3\xa9rmino de temporada MA 12. Para los modelos de Box-Jenkins, en ocasiones no se puede eliminar expl\xc3\xadcitamente estacionalidad antes de ajustar el modelo. En su lugar, se incluye el orden de los t\xc3\xa9rminos estacionales en la especificaci\xc3\xb3n al usar un software de estimaci\xc3\xb3n del modelo ARIMA. Sin embargo, puede ser \xc3\xbatil aplicar una diferencia estacional a los datos y regenerar las gr\xc3\xa1ficas de la autocorrelaci\xc3\xb3n y autocorrelaci\xc3\xb3n parcial. Esto puede ayudar en la identificaci\xc3\xb3n del modelo del componente no estacional del modelo. En algunos casos, la diferenciaci\xc3\xb3n estacional puede eliminar la mayor parte o la totalidad del efecto de la estacionalidad.\n_START_SECTION_\nIdentificar p y q\n_START_PARAGRAPH_\nUna vez que se han abordado estacionalidad y temporalidad, el siguiente paso es identificar el orden (es decir, la p y q) de los t\xc3\xa9rminos autorregresivo y de media m\xc3\xb3vil. Diferentes autores tienen diferentes enfoques para la identificaci\xc3\xb3n de p y q. Brockwell y Davis (1991, p. 273) afirman "nuestro principal criterio para la selecci\xc3\xb3n del modelo de [entre ARMA (p, q) los modelos] ser\xc3\xa1 la AICC", es decir, el criterio de informaci\xc3\xb3n Akaike con correcci\xc3\xb3n. Otros autores utilizan el diagrama de autocorrelaci\xc3\xb3n y autocorrelaci\xc3\xb3n parcial, descritos arriba.\n_START_SECTION_\nModelo de estimaci\xc3\xb3n de Box-Jenkins\n_START_PARAGRAPH_\nLa estimaci\xc3\xb3n de los par\xc3\xa1metros de los modelos de Box-Jenkins es un problema de estimaci\xc3\xb3n no lineal bastante complicado. Por esta raz\xc3\xb3n, la estimaci\xc3\xb3n de par\xc3\xa1metros debe dejarse a un programa de software de alta calidad que se ajuste a los modelos de Box-Jenkins. Afortunadamente, muchos programas de software estad\xc3\xadstico ahora encajan modelos Box-Jenkins._NEWLINE_Los principales enfoques de los modelos de Box-Jenkins montaje son m\xc3\xadnimos cuadrados no lineales y la estimaci\xc3\xb3n de m\xc3\xa1xima verosimilitud. Estimaci\xc3\xb3n de m\xc3\xa1xima verosimilitud es generalmente la t\xc3\xa9cnica preferida. Las ecuaciones de verosimilitud para el modelo completo de Box-Jenkins son complicados y no se incluyen aqu\xc3\xad. Ver (Brockwell y Davis, 1991) para los detalles matem\xc3\xa1ticos._NEWLINE_El diagn\xc3\xb3stico de modelos Box-Jenkins_NEWLINE_Supuestos para un proceso univariado estable_NEWLINE_Diagn\xc3\xb3sticos modelo para los modelos de Box-Jenkins es similar al modelo de validaci\xc3\xb3n de m\xc3\xadnimos cuadrados no lineales de montaje._NEWLINE_Es decir, el t\xc3\xa9rmino de error Una t se supone que sigue los supuestos para un proceso univariado estacionaria. Los residuos deben ser ruido blanco (o independientes cuando sus distribuciones son normales) dibujos a partir de una distribuci\xc3\xb3n fija con una media constante y varianza. Si el modelo de Box-Jenkins es un buen modelo para los datos, los residuos deben satisfacer estos supuestos._NEWLINE_Si estos supuestos no se cumplen, hay que adaptarse a un modelo m\xc3\xa1s apropiado. Es decir, volver a la etapa de identificaci\xc3\xb3n del modelo y tratar de desarrollar un modelo mejor. Esperemos que el an\xc3\xa1lisis de los residuos puede dar algunas pistas en cuanto a un modelo m\xc3\xa1s apropiado._NEWLINE_Una forma de evaluar si los residuos del modelo de Box-Jenkins siguen las hip\xc3\xb3tesis es la de generar gr\xc3\xa1ficos estad\xc3\xadsticos (incluyendo una parcela de autocorrelaci\xc3\xb3n) de los residuales. Tambi\xc3\xa9n se podr\xc3\xada mirar el valor del estad\xc3\xadstico Box-Ljung.'