ARIMA vs SARIMA

Question

Soy autodidacta y estoy estudiando análisis de series temporales.

Llegué al hecho de que ARIMA puede utilizarse para modelar una serie temporal que no es estacionaria (modelo ARMA integrado). La no estacionariedad que se tiene en cuenta en un modelo ARIMA es la no estacionariedad que se puede eliminar mediante la diferenciación.

Me pregunto si una estacionalidad es el tipo de no estacionariedad que se puede eliminar mediante la diferenciación.

En caso afirmativo, para los datos no estacionales, podemos utilizar la modelización ARIMA, ¿por qué tenemos la modelización SARIMA?

En caso negativo, ¿cómo se puede eliminar la estacionalidad para que los datos sean estacionarios?

Answer 1

La diferenciación en ARIMA consigue eliminar las tendencias. Para eliminar la estacionalidad, se puede aplicar la diferenciación estacional. La diferenciación en ARIMA es como tomar la derivada, pero en tiempo discreto. Si su tendencia es lineal, una vez diferenciada, las series se vuelven (con suerte) estacionarias. Si la tendencia es de segundo orden, es decir, parabólica, entonces al diferenciarla dos veces se estacionan las series. Sin embargo, ninguno de ellos capta bien la estacionalidad. Considere la posibilidad de tomar la derivada de un coseno; será un seno. No te librarás de ella mediante la diferenciación/diferenciación.

La eliminación de la estacionalidad puede abordarse de varias maneras. Una es simplemente diferenciación estacional . Otra forma es tratarla mediante un modelo SARIMA completo. O, Descomposición STL .