:: Diferencie ::

• Pri odhadovaní SARIMA modelov, ako aj pri zobrazovaní korelogramov, ktoré vytvoreniu takýchto modelov predchádzajú, potrebujeme diferencovať premenné.
  
  
• Predpokladajme, že máme v workfile preemennú y, nasledujúce zápisy predstavujú jej rôzne diferencie:

  d(y)      ' diferencie y_t - y_{t-1} 
  d(y,2)    ' druhe diferencie, to iste ako d(d(y)) 
  d(y,n)    ' n-te diferencie 
  
  dlog(y)   ' diferencie logaritmov, to iste ako d(log(y)) 
  dlog(y,n) ' n-te diferencie logaritmov 
  
  d(y,n,s)  ' sezonne diferencie y_t - y_{t-s}, zo ziskaneho radu n-te dif.
  

  
  
• Tieto príkazy môžeme používať na generovanie nových premenných, ako aj na zápis rovnice pri odhadovaní modelu.

:: Odhadovanie SARIMA modelu ::

• Na zápis sezónnych AR a MA členov v SARIMA modeli sa v EViews používajú členy sar(s), sma(s):.
  
  EViews - User's Guide

:: Príklad - počet cestujúcich z prednášky ::

• Dáta a model:
  • premenná air - mesačné dáta (január 1949 - december 1960) o počte cestujúcich lietadlami
  • dáta v textovom súbore: [air.txt], vo workfile: [air.wf1]
  • pre logaritmy odhadujeme SARIMA model (0,1,1)x(0,1,1)₁₂
  
  
• Zápis rovnice (Quick - Estimate Equation):

  d(logair,1,12) c ma(1) sma(12)
  

  
  
• Výstup:
  
  
  
• Ďalšie overovanie vhodnosti modelu (overovanie stacionarity a invertovateľnosti, testovanie rezíduí, predikcie) je úplne rovnaké ako v prípade ARIMA modelov.

:: Cvičenie ::

1. Zopakujte testovanie modelu uvedené na prednáške: splnenie podmienok stacionarity a invertovateľnosti, autokorácia rezíduí, predikcie a ich porovnanie s reálnymi hodnotami.
   
   
2. Nájdite vhodný SARIMA model pre nasledovné dáta:
   • quarterly earnings of JNJ (1960q1-1980q4)
   • zdroj: http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/fts2/
   • dáta v textovom súbore: [jnj.txt], vo workfile: [jnj.wf1]

---

---