Què vol dir la paraula convencional

Diferencia entre autocorrelacions simples i parcials: la diferencia està en que les autocorrelacions parcials mesuren la correlació entre xt i xt-k sense tenir en compte la influència dels valors intermitjos. Transformacions pqe el model quedi adequat? Per una banda, el fet que el paràmetre SMA(1) no sigui invertible vol dir que el model està sobreestimat, per tant, podríem pensar en treure la diferència estacional o també en treure aquest paràmetre// Com que el paràmetre AR de la part regular no ha sortit estacionari, provaríem d’afegir una diferència regular. Tipus d’heterescodasticitat 1 o 2. Per solucionar el problema d’heteroscedasticitat: ponderar les dades usant com a pes la inversa del quadrat dels valors predits pel model 1 original, i tornant a estimar el mateix model amb aquestes dades ponderades, el que s’anomena Mínims Quadrats Ponderats (mqp). Conseqüències  de mqo amb heteroscedasticitat: els estimadors mqo continuent essent centrats o no esbiaixats, però deixen de ser eficients. Fas (ar: sempre és invertible i hem de mirar si és estacionari) fap (ma: sempre és estacionari i hem de mirar si és invertible). Multiplicadors dimpacte: mo=3 / m1=3*0,8(t-1)/m2=3*0,8^2/ m3=3*0,8^3…, efecte total= mt=3/1-0.8 // multiplicadors estandaritzats: mo*=1-0.8 / m1*= 0,8*(1-0,8) / m2*= 0,8^2(1-0.8).. Model mixt autoregressiu arma: permet representar fas i fap complexes, combinant característiques de l’ar i l’ma. Si volem introduir variables al model, introduim variables dicotomiques amb una variable de referencia. Si EC>VC rebutgem Ho i afirmem que hi ha heteroscedasticitat. Expliqueu si és necessari aplicar logaritmes i/o diferenciar: Observem com la sèrie original clarament no és estacionaria en mitjana doncs inicialment mostra una tendència creixent que s’estabilitza quan apliquem una diferència regular. Respecte a la variància, si observem els gràfics d’una diferència regular amb i sense logaritmes, observem com inicialment tampoc és estacionaria en variància i com el logaritme fa més constant aquesta dispersió.