INTRODUCTION MIMICING THE INTERACTIVE VERSION AUTOBOX 3.0 is a major piece of software that incorporates powerful modeling heuristics within the framework of a database oriented menu- driven program. The engine or "command driven version" is a batch oriented approach where no interaction is wanted or allowed. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE FORMAT OF THE INTERACTIVE PROGRAM ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ In the interactive version the user is guided to provide four major pieces of information: 1) which data is to be analyzed; 2) where data resides and where analysis results are to be stored; 3) what modeling options are requested; and 4) how much display information is requested. restated: 1) DATA; 2) INPUT/OUTPUT; 3) MODELING OPTIONS; and 4) DISPLAY OPTIONS. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ HOW THE ENGINE VERSION WORKS ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The ENGINE version reads its commands from HEADER.JCL, INOUT.JCL, ANALYZE.JCL, AND DETAIL.JCL. The data filename (e.g. PASS1.DAT) is indicated on the first line of INOUT.JCL; and the filename where the analysis is to be stored (e.g. PASS1.RPT) is indicated in the fourth line of DETAIL.JCL. HEADER.JCL, INOUT.JCL, ANALYZE.JCL, and DETAIL.JCL are required file names where all other filenames are arbitrary. The ENGINE version is faithful in all ways to the interactive version and can be launched either from DOS or any program that supports shelling to DOS. AB3.0 INOUT.JCL - HELP INPUT/OUTPUT OPTIONS The prompts (and related Help) are listed sequentially in the same order as they appear in INOUT.JCL. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: WHERE DATA IS STORED ON INPUT ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ PASS1.DAT is an arbitrarily named input file that stores your input data. Since AUTOBOX 3.0 allows you to incorporate or include causative modeling (transfer function), a superset of regression methods, which requires 'input' file(s) (the causative data) and an 'output' file (the history of the data to be forecasted) be combined in a single INPUT file, we recommend that you retain PASS1.DAT and merely copy your data file(s) to it. When you concatenate files for causative modeling, the 'input' files must precede the 'output' file. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: RETAINED OBSERVATIONS (IF ANY) ARE STORED ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may retain observations during the modeling phase for purposes of obtaining "true" forecast errors. This means that the number withheld will be used to compute forecast errors. This is sometimes referred to as an "out of sample analysis". If you decide to retain observations, you must place them in an ASCII file and enter the name here. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USER SPECIFIED INPUT FORECASTS(IF ANY) ARE STORED ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you state that a 'causative' time series is deterministic by entering a 1 for INDICATOR VARIABLE (0=STOCHASTIC 1=NON-STOCHASTIC), then the program will not use a prewhitening filter for the series during transfer function modeling and it will expect the user to specify the forecasts for the series. You must set up a file containing the 'causative' forecasts for the number of periods to be forecasted (if file is insufficient size, AUTOBOX will use 0) and enter the file name here. One thing to remember: if the user specifies that observations are to be retained, these must also be included in the input file. They should be placed before the 'causative' forecasts, in sequential order. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USER SPECIFIED STARTING MODEL (IF ANY) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Starting the modeling process with a user specified model is an option to both automatic ARIMA and automatic transfer function modeling. If you choose this option, then a starting model form must be entered. The program begins the automatic process with an estimation of the coefficients of the starting model, thereby totally bypassing the up-front identification portion of the automatic algorithm. After estimating the starting model, the program continues with the normal diagnostic checking and model updating process. Each automatic algorithm starts processing by examining the key statistics and choosing the first tentative model. You can bypass this stage by personally specifying the form of the first model. The advantage of this option is that you are able to utilize the automatic features to "fine tune" a model of your choice. A possible disadvantage is that, if you enter a particularly poor model, the program may not be able to recover a good model for the series. The key is that, if you ask AUTOBOX to automatically identify an initial model, this will be the groundwork on which the entire structure of necessity and sufficiency testing starts. If you elect not to have AUTOBOX automatically identify an initial model, then, if needed, the program will use the existing model stored in this disk file(example shown below). If a model doesn't exist but is needed, then a null model will be used. A null model is simply a 'mean model with value 0 '. Often, it is helpful to do a run with the AUTO ID feature on, in order to get an initial model form. The user can then rerun with a starting model built from the output model form from the previous run. This is particularly useful when the user has reason to believe that a lag structure exists in the input series. However, it is important not to overcomplicate the model with too many variables or lags on the variables. If a starting model is overspecified, it may not run. EXAMPLE STARTING MODEL FOR TRANSFER FUNCTION SALES Name of output series 0 Include right-hand side constant(n/y) 1.0 0.0 Type of transform, change in location 1 1 1 # of AR, differencing, MA polynomials 52 Order of differencing 1 1 Number of AR, MA terms in each poly 1 4 Order(lag) of each term 7.50000e-001 -3.20000e-001 Value of each term PROMO Name of input or intervention series 1.0 0.0 Type of transform, change in location 0 1 1 # of AR, differencing, MA polynomials 52 Order of differencing 0 value of right-hand side constant 2 Number of terms in each polynomial 0 1 Order(lag) of each term 1.00000e-001 1.00000e-001 Value of each term This model has one input called 'PROMO'. Differencing exists, order 52. The SALES structure has one AR and one MA polynomial, each with one term only. The AR(1) term has a value of .75, while the MA(4) has a value of -.32. The input series has only a MA polynomial with instantaneous and lag(1) effects, each with a value of 0.1. The first line of the output model structure asks if any transformations are to be tried. The first value relates to a change in variable, while the second looks at a shift in mean. If the first parameter is equal to 0.0, then a log will be used. EXAMPLE STARTING MODEL FOR ARIMA SALES Name of output series 0 Include right-hand side constant(n/y) 1.0 0.0 Type of transform, change in location 1 1 1 # of AR, differencing, MA polynomials 52 Order of differencing 1 1 Number of AR, MA terms in each poly 1 4 Order(lag) of each term 7.50000e-001 -3.20000e-001 Value of each term ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: PREWHITENING MODEL FOR INPUT SERIES(1 to 20) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Transfer function models with one or more stochastic input series, where the input series noise processes are not cross correlated, requires a prewhitening model for each input series. The procedure for transfer function model identification outlined by Box and Jenkins uses the cross correlations between two prewhitened series to tentatively identify model form. The first step to this process is to develop an ARIMA model for each time series in the equation. Each series must then be made stationary by applying the appropriate differencing and transformation parameters from its ARIMA model. The stationary time series are, in turn, "prewhitened". Prewhitening refers to the process of applying a given set of autoregressive and moving average factors to a stationary series. Each input series is prewhitened by its own ARIMA model AR (autoregressive) and MA (moving average) factors. The output series is also prewhitened by the input series AR and MA factors. If there is more than one input series, then the stationary output series is prewhitened once for each different input. Prewhitening is necessary because it removes the intrarelationship in the individual series. This allows you to more accurately assess the interrelationship between the input and the output series. The cross correlations between the prewhitened input and output reveal the extent of this interrelationship. We recommend that you set up a PW.n file for each stochastic input series where n is 1 through 6 (the maximum number of input files permitted). EXAMPLE PREWHITENING MODEL SALES Name of output series 1 Include right-hand side constant(n/y) .52 The value of the right-hand side constant 1.0 0.0 Type of transform, change in location 1 1 1 # of AR, differencing, MA polynomials 52 Order of differencing 1 1 Number of AR, MA terms in each poly 1 4 Order(lag) of each term 7.50000e-001 -3.20000e-001 Value of each term ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USER SPECIFIED SET OF VARIANCE WEIGHTS ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you have a prior specification for weights necessary to make the variance of the errors constant (homoscedasticity) then you can store them in a file named Weights.In. If this option is enabled and the file exists, the program will use them in estimation. If you elect to enable the variance stability test then these weights could be modified. The program will report the weights used and will store the final set of weights in a file called Weights.Out. If you have missing observations you can give them a dummy value, say 99.9 and also give a weight of .0 . The program will not use that data point to compute an error. If you are estimating an AR1 model, you should also set the weight of the next data point to also be 0.0 as the forecast/fit for that data point will be unavailable. If you have an AR2 model then the next two weights after the missing observation would also have to be set to 0. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: REFINED SET OF VARIANCE WEIGHTS ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ As indicated above, the program will report the weights used to make the variance of the errors constant (homoscedasticity) then store the final set of weights in a file called Weights.Out. If you have specified Weights.In above, you must specify Weights.out here. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: RESIDUALS WILL BE STORED IN THIS FILE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ After building a model, the user can store residuals to a disk file for subsequent retrieval. PASS1.RES is the arbitrarily named output file in which the residuals are stored. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: FORECASTS WILL BE STORED IN THIS FILE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ After building a model, the user can store forecasts to a disk file for subsequent retrieval. PASS1.PRO is the arbitrarily named output file in which the forecasts are stored for subsequent retrieval. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: SIMULATION WILL BE STORED IN THIS FILE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you indicated 'yes' for the ENABLE MODEL SIMULATION option, the simulated model will be stored in the arbitrarily named PASS1.SIM file for subsequent retrieval. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: FINAL MODEL WILL BE STORED IN THIS FILE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you indicated 'yes' for the ENABLE MODEL FORECASTING option, the final forecast model will be stored in the arbitrarily named PASS2.MOD file for subsequent retrieval. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: WHERE DATA IS STORED ON OUTPUT ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Pass2.dat is the arbitrarily named output file that stores the expanded data, including the input data and interventions (if you enabled the ENABLE THE AUTOMATIC FIXUP FOR OUTLIERS option), for possible future use with the stored model to analyze an updated file without the need to recalculate the entire model. AB3.0 ANALYZE.JCL - HELP ANALYSIS OPTIONS The prompts (and related Help) are listed sequentially in the same order as they appear in ANALYZE.JCL. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USE ROBUST AUTOCORRELATION FUNCTION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This option allows you to use an alternative estimator for the sample ACF and PACF. Massarotto descibes a procedure which approximates the standard ACF and PACF if unusual obeservations or outliers are ignored or deleted from the computation. His work is described in "Robust Identification of ARIMA MODELS", Applied Statistics 1987,36 No. 2 pp 214-220 ) His point is that Intervention Detection requires an ARIMA filter to be used. He wishes to identify an ARIMA filter uncomtaminated by outliers. Models developed using this strategy are expected to differ significantly from the classic approach. User's should experiment with this option to determine which approach is best. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: AUTOMATIC INITIAL MODEL IDENTIFICATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This automatic option builds a model for your time series using the iterative Box-Jenkins model building process. It will identify an initial model based on either the sample ACF/PACF or the CCF for multivariate analysis. The automatic identification option performs all three stages of BJ modeling - identification, estimation and forecasting. The user has the option of skipping forecasting. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: EVALUATE ADDITIVE & MULTIPLICATIVE HOLT/WINTER 0=N 1=Y ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to investigate the class of models known as HOLT- WINTERS. These models combine trend and seasonal factors in either an additive or multiplicative way and can be very powerful. e.g. A HOLT-WINTERS model with a CONSTANT and additive seasonal COMPONENT ÚÄ Ä¿ Ú ¿ Ú ¿ ³Y ³ SF ³ I ³ ³A ³ ³ t ³ = ³ ³ + ³ t ³ + constant ÀÄ Ù À Ù À Ù where S is a sequence of REAL values which sum to zero and represents a seasonal pattern recurring every ISI periods. e.g. A HOLT-WINTERS model with a TREND and MULTIPLICATIVE seasonal COMPONENT ÚÄ Ä¿ Ú ¿ Ú ¿ ³Y ³ SF ³ I ³ ³A ³ ³ t ³ = ³ ³*[constant + W*TREND + ³ t ³ ÀÄ Ù À Ù À Ù where TREND is a sequence of integers ranging from 1,2,,...to T This option evaluates . CONSTANT,CONSTANT + TREND, CONSTANT + TREND + QUADRATIC WITH ADDITIVE SEASONALITY . CONSTANT + TREND, CONSTANT + TREND + QUADRATIC WITH MULTIPLICATIVE SEASONALITY ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: T VALUE FOR INCLUSION TEST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elect to initially identify the model's structure as evidenced by the sample ACF/PACF of the original series or the CCF for multivariate analysis, you must indicate the significance of a parameter. For example, 1.96 indicates that the program should add all parameters that appear to be needed at the 95% level. This is essentially a sufficiency test for a model that contains a mean. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: NUMBER OF LAMBDA VALUES TO EVALUATE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The number of values to be included in the next prompt. If you indicate 3, you must supply three values in the next prompt. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: LAMBDA VALUES TO EVALUATE IN THE BOX-COX TEST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ INITIAL MODEL IDENTIFICATION If you wish to specify lambda values -1 and 1, key in the values -1,1 . If you wish to specify lambda values 0,.2,.4, key in the values 0 .2 .4 . The lambda value is the transformation parameter. In other words, the value that you specify here will be the exponent in the power transformation. Each data point in the time series is raised to the power lambda. The acceptable range of lambda values is from 1.0 to -1.0. For example, a lambda of 1.0 indicates that the original series is to be analyzed, a value of 0.0 indicates that the natural log of the series is to be analyzed , and a lambda of -1.0 indicates that the inverse of the series is to be analyzed. It represents the power transformation that is to the observed series in order to induce variance stationarity. Note however that this should only be applied when the non-constant variance is caused by a correlation between level and variability. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USE HOLT-WINTERS MODEL (1,2,3 [+] 5,6 FOR [*]) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to investigate the class of models known as HOLT- WINTERS. These models combine trend and seasonal factors in either an additive or multiplicative way and can be very powerful.Please specify an INTEGER ( 1,2,3 or 5,6) to select the particualr model. A HOLT-WINTERS model with a CONSTANT and additive seasonal COMPONENT ÚÄ Ä¿ Ú ¿ Ú ¿ ³Y ³ SF ³ I ³ ³A ³ ³ t ³ = ³ ³ + ³ t ³ + constant ÀÄ Ù À Ù À Ù where S is a sequence of REAL values which sum to zero and represents a seasonal pattern recurring every ISI periods. A HOLT-WINTERS model with a TREND and MULTIPLICATIVE seasonal COMPONENT ÚÄ Ä¿ Ú ¿ Ú ¿ ³Y ³ SF ³ I ³ ³A ³ ³ t ³ = ³ ³*[constant + W*TREND + ³ t ³ ÀÄ Ù À Ù À Ù where TREND is a sequence of integers ranging from 1,2,,...to T This option evaluates: 1,2,3 . CONSTANT,CONSTANT + TREND, CONSTANT + TREND + QUADRATIC WITH ADDITIVE SEASONALITY 5,6 . CONSTANT + TREND, CONSTANT + TREND + QUADRATIC WITH MULTIPLICATIVE SEASONALITY ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USE THE COMMON FILTER METHOD 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This allows for the input series to have cross-correlated noise processes. Liu and Hanssens (1982) pointed out, generalized identification for the multiple input transfer model can be difficult. They recommend a simultaneous identification procedure that uses common filters and least squares to estimate the impulse response weights. Given the estimates of the impulse response weights, one can identify the form of the combined transfer function-noise model. The first step is to build an ARIMA model for each of the stochastic time series. When we refer to each, we imply both the input and the output series. Each series should then be made stationary by applying the appropriate differencing and transformation parameters. After inducing stationarity, a first pass common filter must be identified. This common filter is obtained by examining the roots of the AR factors in each of the ARIMA models. If there are AR factors with roots close to 1, a common filter can be chosen from these factors. This filter is then applied to each of the stationary series. A first pass estimate of the impulse response weights is computed via least squares. The developers suggest deleting nonsignificant lags from the regression. The residuals from the least squares estimation are then examined for structure. The ARIMA model for these residuals can be used as a second common filter. Better estimates of the impulse response weights can be obtained if a second common filter is applied to the filtered series. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USE DIFFERENCE FACTORS FROM ARIMA IN TF MODEL 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ A number or researchers have found that while differencing factors are important to Transfer Function Identification, they may be counter- productive when included in the actual estimated model. Since this version of AUTOBOX is rich in model augmentation procedures (step-up.... sufficiency), it may be possible to simplify the initial structure and then evolve via model augmentation procedures to the final model. The user has the choice of including the ARIMA model differences in the initially identified Automatic model. This feature only effects Automatic Transfer Function initial model identification. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DEVELOP PRE-WHITENING FILTERS AUTOMATICALLY 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Pre-whitening filters are suggested when identifying the relationship between stochastic series. If none exists and this option is enabled, AUTOBOX automatically develops and stores them in the database. This is done for each stochastic input series and for the ouput series. If this option is disabled and no ARIMA model exists to be used as the filter, AUTOBOX defaults to using the mean of the series. If an ARIMA model exists in the database this option is disabled as AUTOBOX assumes that the stored ARIMA model is useful and effort should not be expended to develop an alternative filter or model. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE MODEL ESTIMATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Estimation and diagnostic checking represent the second phase of the B-J modeling procedure. The estimation option computes the model coefficients and the residual statistics via non-linear least squares. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: # OF GROUPS IN POOLED-CROSS SECT. T/S (IF ANY) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ POOLED-CROSS SECTIONAL TIME SERIES Consider the case where you have n distinct time series (max of 3) and you wish to test the hypothesis that the individual ARIMA models are equal to each other vs. the alternative that at least 1 model differs from the rest. This requires that 1 model be specified for all n and parameter estimation be done locally and compared to a global or generic set of coefficients. A STARTING MODEL MUST EXIST as this will be used. If AUTOMATIC MODELING IS DISABLED and this answer is greater than one (1) the program will : 1. disable all model modification options (sufficiency,necessity etc) 2. expect the time series to be a concatenated series of the n distinct time series and will estimate parameters without using the last set of group i to predict the start of i+1 , where i goes from 1 to 2 (max 3 groups). Hypothesis testing is done by summing the error sum of squares from the n local estimations (done separately) and divide by the total degrees of freedom to obtain a denominator mean square error. The numerator mean square error is the differential error sum of squares (composite estimation less the sum of the locals, divided by the number of groups)( See JOHNSTON : ECONOMETRIC METHODS 1963 Page 137 ) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: SAMPLE SIZE IN EACH OF THE GROUPS ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter the number of observations in each of the groups. If you specified n groups in the concatenated series then you must now enter the n values indicating the number in EACH group, in the same sequence the groups were entered into the concatenated series. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONSTRAIN 'REGRESSION COEFFCIENTS' IN MODEL ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This option allows the user to constrain the final model such that all coefficients for user input series or model developed series, such as interventions,will be kept REGARDLESS of level of significance. Thus those coefficients that AUTOBOX would have considered insignificant and would have replaced with a zero instead become part of the model. This could be particularly interesting to the user who would like to see the affect of his causative input series instead of having them ignored be- cause of their perceived insignificance. This is then a CONSTRAINED REGRESSION option where certain coefficients are a permanent part of the model. Note that this does not constrain the actual values of the parameters. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: % CHANGE IN ERROR SUM OF SQUARES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Parameter estimation is an iterative process that stops when one of three conditions is met. If the relative change in the residual sum of squares is less than the value specified here, then the parameter estimation will stop. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: % CHANGE IN THE PARAMETER VALUES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Parameter estimation is an iterative process that stops when one of three conditions is met. If the relative change in each individual parameter is less than the value specified here, then the parameter estimation will stop. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: MAXIMUM # OF ITERATIONS ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Parameter estimation is an iterative process that stops when one of three conditions is met. If the number of iterations in the estimation process exceeds the value specified here, then the parameter estimation will stop. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: NUMBER OF LAMBDA VALUES TO EVALUATE IN EST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The number of values to be included in the next prompt. If you indicate 3, you must supply three values in the next prompt. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: LAMBDA VALUES TO EVALUATE (4F4.0) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ MODEL ESTIMATION If you wish to specify lambda values -1 and 1, simply key in the values -1,1 . If you wish to specify lambda values 0,.2,.4, key in the values 0 .2 .4 . The lambda value is the transformation parameter. In other words, the value that you specify here will be the exponent in the power transformation. Each data point in the time series is raised to the power lambda. The acceptable range of lambda values is from 1.0 to -1.0. For example, a lambda of 1.0 indicates that the original series is to be analyzed, a value of 0.0 indicates that the natural log of the series is to be analyzed, and a lambda of -1.0 indicates that the inverse of the series is to be analyzed. It represents the power transformation that is to the observed series in order to induce variance stationarity. Note however that this should only be applied when there non-constant variance is caused by a correlation between level and variability. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE THE AUTOMATIC FIXUP FOR NECESSITY 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ One phase of diagnostic checking entails deleting unnecessary parameters from the model. This normally requires you to re-specify the model form, and then to estimate this model. With this option on, the program automatically deletes the non-significant parameters (one at a time) and re-estimates the model. The test for necessity is performed by examining the T-ratios for the individual parameter estimates. Parameters with nonsignificant coefficients will be deleted from the model. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: T VALUE FOR NECESSITY TEST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elected to turn the parameter deletion option on, then you have the option of specifying the confidence level value that will be used to determine the significance of a parameter. For example, 1.96 indicates that the program should delete all parameters that are not significant at the 95% level. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE THE AUTOMATIC FIXUP FOR INVERTIBILITY 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The diagnostic checking phase requires the analyst to make sure that all the parameters are invertible. This means that the roots of each factor must lie outside of the unit circle. If they don't, then the program will fix the current model. This program will perform this test if you enter a 'yes' here. Invertibility is determined by extracting the roots from each factor in the model. All of the roots must lie outside of the unit circle. If one of the factors is noninvertible, then the model must be adjusted. The appropriate adjustment is dictated by the type of the factor that is noninvertible. For example, a noninvertible autoregressive factor usually indicates under-differencing, while a noninvertible moving average factor may indicate over-differencing. A noninvertible moving average factor could also represent the presence of a deterministic factor. Since the model fixup is not really clear-cut, the analyst must consider the overall model when adjusting for noninvertibility. A 'yes' will request the program to make those adjustments. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE AUTOMATIC FIXUP FOR DETERMINISTIC LINEAR 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The presence of deterministic linear components can sometimes be mistaken for regular differences with trend and accompanying stationarity problems in the MA term. This option allows you to enable the test for this phenomenon and consequently replace the stochastic regular difference and its companion non-seasonal moving-average factor with an intervention variable (a time variable) of the form 1,2,3,,,,T . See the help for the associated threshold parameter for a further discussion, statistical significance of same. If the model is a (0,1,1) with a trend and if the MA coefficient exceeds the threshold, then the program replaces the stochastic structure with an input series of the form 1,2,3 etc. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: THRESHOLD:MA INVERTIBILITY & DETERMINISTIC LINEAR ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elected to turn the invertibility test on, then you have the option of specifying the threshold parameter that will be used to perform the test for the MA components. AUTOBOX sets the AR threshold to .97 . The threshold is compared to the estimated parameter. If the threshold exceeds, the program proceeds to either increase differences or to otherwise modify the model. In the case of non-invertible MA structure, the program may restructure the model form. In the case of more than 1 coefficient in the non-invertible factor, the program may factor the offending polynomial to more correctly identify structure. If you elected to turn the deterministic linear trend on, you have the option of specifying the threshold parameter that will be used to perform the test. The threshold parameter is compared to the estimated value of the MA(1) coefficient and, if it is exceeded, then the program proceeds to replace the stochastic regular difference factor ( and its companion non-seasonal moving-average factor) with an intervention variable of the form 1,2,3,,,,T and augment the currently identified model. This may or may not be better than the incorporation of pulses,level shifts & seasonal pulses. Users can experiment with the impact of enabling this feature. This sometimes collides with intervention detection and may reduce the statistical significance of same. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE AUTOMATIC FIXUP FOR SEASONAL DUMMIES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This option allows the program to test for the presence of a SEASONAL DETERMINISTIC VARIABLE which has a zero/one pattern according to the following a "1" in the corresponding period and a "0" in other periods The formal test is outlined in Franses paper in the International Journal Of Forecasting, July 1991, pp 199-208(see the help for the associated Confidence value. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONFIDENCE LEVEL FOR SEASONAL DUMMIES TEST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elected to turn the Seasonal Dummy Test on, then you have the option of specifying the confidence level value that will be used to determine the significance of a parameter. For example, 1.96 indicates that the program will replace a stochastic seasonal difference factor with a set of seasonal dummies. Essentially the null hypothesis is that seasonal differences are appropriate. If one of the S roots is not significant then the seasonal differencing operator is replaced by a seasonal dummy requiring an initial S-1 parameters.If the first root is not significant then regular differences will be included Another aspect of this test is the possible identification of a linea trend series. For more information see Franse (1991). ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE AUTOMATIC FIXUP FOR SUFFICIENCY 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The diagnostic checking phase requires the analyst to make sure that the residuals can not be predicted from themselves (ACF) and in the case of multivariate models the pre-whitened input series (CCF). In the latter case, the test also has to be reversed,i.e. the residuals can not predict the pre-whitened input, otherwise the condition of feedback is identified. The residuals are tested for white noise in much the same way as model identification is performed. If there are patterns in the residual autocorrelations and partial autocorrelations, then the analyst may need to add parameters to the model. One follows the pattern recognition rules described above when adding parameters to the model. A "yes" will request the program to guide these adjustments. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: T VALUE FOR SUFFICIENCY TEST ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elect to augment an estimated model with additional ARIMA structure as evidenced by the sample ACF and PACF of the residuals, you must indicate the significance of a parameter. For example, 1.96 indicates that the program should add all parameters that appear to be needed at the 95% level. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE AUTOMATIC FIXUP FOR OUTLIERS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Outliers can occur in many ways. They may be the result of a gross error, for example, a recording or transcript error. They may also occur by the effect of some exogenous intervention. These can be described by two different, but related, generating models discussed by Chang and Tiao (1983) and by Tsay (1986). They are termed the innovational outlier (IO) and additive outlier (AO) models. AUTOBOX uses the AO approach due to estimation considerations. ARIMA modeling may be deficient when the series has been intervened with. This program will test the residuals from the ARIMA model for possible outlier (intervention) variables. We suggest that you modify either your model or your time series for any outlier variables that may be found. The automatic intervention detection option automatically determines the need for intervention variables using the residuals from an estimated model and automatically introduces them into the model. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ALPHA LEVEL FOR OUTLIER TEST % ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you select the outlier detection option, then you must specify the confidence limit to be used for detecting possible outlier variables. For example, .20 indicates that the program should identify all outliers that are significant at the 80% level. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: MAXIMUM NUMBER OF OUTLIERS ALLOWED ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to limit AUTOBOX to a certain number of empirically identified outliers. As delivered, the standard product is limited to a maximum of 5 input series in a transfer function thus this integer can not exceed that limit. AFS sells larger versions which allow up to 19 input series. This feature allows the user to control the incorporation of potentially spurious interventions leading to numerical instability. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: INCLUDE PULSE VARIABLES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to include or exclude pulse interventions. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: INCLUDE STEP VARIABLES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to include or exclude step interventions. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: INCLUDE SEASONAL PULSE VARIABLES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to include or exclude seasonal pulse interventions. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: INCLUDE HIDDEN SEASONAL PULSE VARIABLES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Standard Seasonal Pulse detection uses the user specified periodicity as the key to identifying variables of this form: SEASONALITY (eg. 12) | 12 Thus the program will limit its search to seasonal pulse variables that have a pattern of 11 0's and then a 1 . The program tries all estimable candidates. If you have a series in which you are trying to find hidden deterministic structure, this approach may be insufficient. By enabling this option, the program will attempt to go beyond what might be the expected pattern interval and detect deterministic structure other than the norm. Evidence of patterns not consistent with expected pattern might motivate further stochastic model investigation by a skilled time series analyst. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: MAXIMUM INTERVAL TO SCAN ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you elected to "INCLUDE HIDDEN SEASONAL PULSE VARIABLES" then you must specify the maximum length of the pattern. The upper limit on this integer is 1/2 the length of the series. This input can significantly effect runtime length. Conventional search for a seasonal intervention as empowered by "Include seasonal pulse variables (YES/NO)" performs an exhaustive set of regressions to determine which variable (i.e. start period) is best. For example, if you had 100 observations and the data had a known periodicity ("Minor periods per major time interval (eg. 12)) of 12 then 100-12, or 88, models would be estimated. Each model would have a different candidate series. Each of these 88 possible intervention series would have a common seasonal pattern, a one followed by eleven zeroes. This implies that the user knows 'a priori' that this was the case. Consider cases where you wish " to search for hidden periodicities " and wish to allow the seasonal pattern to vary, for example in the range 2 to 12. This would imply that 88 + 89 + 90 +,,, 98 models would have to be tried or 11*(88+98)/2 = 1023 . The compute time can be large and evidenced cycles may be difficult to explain as they might reflect the hidden variable omitted from the model. Omitted variables can create what might be considered unusual lag structure or cyclical intervention variables that act as surrogates for the ever-popular unknown series, which may be uncollectible or unknown to the modeler. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE THE FIXUP FOR VARIANCE STABILITY 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The residuals from a model may not have constant variance and consequently the standard estimation may be deficient. One form of non-constant variance is treated by the Box-Cox or lambda transformations. However, a different kind of non-constancy can occur if a series is affected by a period of unusual volatility. Consider the case where an upward trending series has a residual variance of say 10 for the first half and a variance of the residuals of 20 for the second half. It would be totally incorrect to either ignore the change in variance or to use the power transform procedures of Box-Cox. The suggested procedure is to simply identify a model and compute a vector of residuals. By breaking the residuals into consecutive but non-overlapping sections one can perform the standard F test for variance change. The time period with the greatest F value is then a potential point of variance change. There are cases in which the user has an "a priori" knowledge of the weights and wishes to estimate a user-specified model or to automatically build one using these weights or pre-assigned "degrees of believability". For example consider, the actuarial economist who has chronological data where the reading at time period t is based upon "n" samples. Thus a reading with a large "n" is more credible than one with small "n". The user can enter the weights in a disk file Weights.In . These weights will then be used and will be potentially modified if this test is enabled. The resultant weights are stored in Weights.Out, if the I/O option is specified. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ALPHA LEVEL FOR VARIANCE STABILITY TEST % ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you select the variance stability test, then you must specify the confidence limit to be used for detecting possible change points. For example, .05 indicates that the program should identify all time periods that are significant at the 95% level. The interval for comparing variances (Variance Stability) is based on the number of forecasts. If you specify a 3 period forecast, then testing for variances (if enabled) will be done until a group of residuals is less than 3. If the number of forecasts is 0, the program defaults to a minimum of 10 residuals in a group. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: MINIMUM NUMBER OF RESIDUALS TO POOL ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This entry controls the length of the interval for comparing variances . For example if you specify a 10 , then a minimum of 10 residuals will be pooled and compared against the remaining residuals. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: ENABLE MODEL FORECASTING 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The forecasting program generates the forecast values for each time series. This option should be selected upon successful identification of the final Box-Jenkins model form. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: COMPUTE THE UPDATED FORECASTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you retained observations from the end for "out of sample analysis", then a 'yes' will get you a rolling set of updated forecasts. This means that with an unchanged model and parameters we introduce one "new" observation at a time and use it to generate the required number of forecasts. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: # OF FORECAST VALUES TO COMPUTE ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This entry indicates how many forecast values you want the program to compute. The accuracy of the forecasts can be assessed by the resulting errors. Since this entry measures the length of the interesting interval, it is also used to control the interval for comparing variances (Variance Stability). If you specify a 3 period forecast, then testing for variances (if enabled) will be done until a group of residuals is less than 3. If the entry here is 0, the program defaults to a minimum of 10 residuals in a group. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONFIDENCE LIMIT FOR THE FORECASTS (%) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The reliability of a forecast is measured in terms of its uncertainty. This program will compute the individual confidence limit of each forecast, given the information available at the forecast origin. You can specify whatever percent confidence limit you want the program to use. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: USE ACTUAL VALUES FOR INPUT SERIES FORECASTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ When forecasting using a multivariate model with exogenous or pure input series, values must be used. There are three distinct ways that the user can specify these values. (1) FROM THE ACTUAL TIME SERIES OR OTHERWISE º (2) (3) FROM THE F_ SERIES FROM AN ARIMA If you answer 'yes' to this question, then actual values will be used. If not enough values are available, then the program will assume that you answered 'no'. A 'no' answer causes the program to look for a series of forecasts stored in the DB with the name F_ . If this series has the same start date as the first forecast point and if there are a sufficient number of values the program will treat them the same way as if they had been read from the actual time series. If the file is not there or if the start date is not correct or if the number of values is insufficient, then and only then will the program default to using the stored ARIMA model to develop the projections for the input series. Note that in scenario 1 and 2 the input X values are treated as if they were known constants and had no uncertainty related to them. In scenario 3 the uncertainty in the ARIMA forecasts is explicitly included in the uncertainty for the transfer model output series. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONVERT THE FORECAST VALUES TO POSITIVE INTEGERS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If your data arises only in positive values then you might wish to constrain forecasts to the set of positive real numbers. A "YES" will convert the forecasts and confidence limits. All error reports are presented in terms of these rounded forecasts. Note that the aggregated sum is rounded after the aggregation thus the sum of the forecasts may not be equal to the aggregated sum. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONVERT THE FORECAST VALUES TO INTEGERS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If your data arises only in integer form, then it is known as DARMA or a discrete ARIMA problem. One can approximate a DARMA model by estimating as if the data were continuous and then integerizing the forecasts. This is an approximation and the user should be guided by the results. A 'yes' will convert the forecasts and confidence limits to the nearest integer. Thus the forecasts will be rounded off rather than truncated. All error reports are presented in terms of these rounded forecasts. Note that the aggregated sum is rounded after the aggregation thus the sum of the forecasts may not be equal to the aggregate of the forecasts. ARIMA models are also an approximation to a process that is continuous and is sampled at fixed intervals. Again the ARIMA model is an approximation and the user should be guided by the results. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONVERT PULSE AT LAST OBSERVATION TO STEP ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Allows the user to apply his knowledge that the last observation is not a pulse but a permanent step that must be considered. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: CONVERT PULSE TO SEASONAL PULSE (SAVE LAST OBS) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may elect to convert an identified pulse at a particular time period to a SEASONAL PULSE. Consider where insufficient data exists to confirm a SEASONAL PATTERN. This feature allows the user to enforce the rule that all pulses, save a pulse at the last observation will be treated as the first point in a repetitive pattern. AB3.0 HEADER.JCL - HELP DATA OPTIONS The prompts (and related Help) are listed sequentially in the same order as they appear in HEADER.JCL. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: SEASONALITY ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Seasonality refers to the number of seasons in one calendar period. This information is needed for two reasons: 1) the program marks each data value with a date; the seasonality is used to increment the date. 2) the automatic modeling algorithm looks for seasonal structure at the time periods (t - the seasonality), (t - the seasonality*2), ... etc Therefore, it is very important that you input the value which best describes this time series' structure. We define the calendar period as the major period and the seasonal period as the minor period. Some examples: CALENDAR PERIOD | SEASONALITY (MAJOR PERIOD) | (MINOR PERIOD) ================|=============== Years | 1 Months | 12 Quarters | 4 Days | 5 or 7 Weeks | 52 ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: FIRST YEAR AND FIRST PERIOD ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter the date that is to be assigned to the first time series value to be read in by the program. If the seasonality is 1 (0 seasonal entries per calendar period), then enter a single value (For example, 1990 or 1) for "FIRST YEAR" and 0 for "FIRST PERIOD". If the seasonality is greater than 1, then enter the calendar period for "FIRST YEAR" and the seasonal period for "FIRST PERIOD". For example, if SEASONALITY | 12 (for monthly) and the first period in the series was May 1990 you would enter: FIRST YEAR |1990 FIRST PERIOD | 5 ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: NUMBER OF SERIES IN MODEL ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Except in those cases where you will be doing causative modeling (transfer function) which would require you to supply causative time series as 'input' files, this will always be 1. In the case of causative modeling (transfer function), you must enter here the total of all 'input' file(s) (the causative data) and the 'output' file (the history of the data to be forecasted) which are to be combined in PASS1.DAT. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: INDICATOR VARIABLE (0=STOCHASTIC 1=NON-STOCHASTIC) ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This program makes a distinction between time series that are stochastic and those which are deterministic because Box-Jenkins Transfer Function modeling makes that distinction. A stochastic series is a realization from a stochastic process which is a family of time indexed random variables. A deterministic series is a set of time ordered values that follow a known process. examples -------------------- Stochastic (probalalistic) (3.0,2.0,4.0,3.0,8.0) Deterministic (1,1,1,1,2,2,2,2,,,,) (1,2,3,4,5,6,7,8,,,,) If you state that a time series is deterministic, then the program will not use a prewhitening filter for the series during transfer function modeling and it will expect the user to specify the forecasts for the series. There is no other distinction made between the two types of series. In the case of causative modeling (transfer function), you must enter an indicator for each 'input' file(s) (the causative data) and the 'output' file (the history of the data to be forecasted) in the order they will be combined in PASS1.DAT. For example, if you had three deterministic 'input' files and a stochastic 'output' file, you would enter as follows: INDICATOR VARIABLE (0=STOCHASTIC 1=NON-STOCHASTIC) |1110 AB3.0 DETAIL.JCL - HELP DISPLAY OPTIONS The prompts (and related Help) are listed sequentially in the same order as they appear in DETAIL.JCL. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: SUPPRESS OUTPUT TO THE SCREEN 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you do not wish to store your selected output in a disk file for subsequent retrieval, you would select 'no' to view the output on the screen. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: OUTPUT REPORTS : WRITE TO SCREEN 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you do not wish to store your selected output in a disk file for subsequent retrieval, you would select 'yes' to view the output on the screen. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: WRITE OUTPUT TO DISK 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you would like to store all your selected output for subsequent retrieval, select 'yes'. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPTS: IF YES THEN FILENAME ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ PASS1.RPT is the arbitrarily named disk file in which all your selected output would be stored, if you enabled WRITE OUTPUT TO DISK. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY IDENTIFICATION INFORMATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If no detail is required in the initial identification process send a "no". Autocorrelation is a measure of the unconditional dependence that exists between observations in a time series that are separated by a particular time interval, called lag. The value of the autocorrelation lies between +1 and -1. The closer the autocorrelation is to +1 and -1, the more highly correlated are the observations separated by the particular lag being considered. In summary, the autocorrelation measures the unconditional relationship between lags. Partial Autocorrelation is a measure of the conditional dependence that exists between observations in a time series that are separated by a particular time interval. The value of the partial autocorrelation lies between +1 and -1 and is evaluated just like the ACF. In summary, the partial autocorrelation measures the conditional correlation between lags. Cross Correlation is a measure of the dependence that exists between observations in two time series that are separated by a particular time interval, called lag. The value of the cross correlation lies between +1 and -1. The closer the cross correlation is to +1 and -1, the more highly correlated are the observations separated by the particular lag being considered. If the correlation is closer to +1, a positive correlation is indicated; if it is closer to -1, a negative correlation exists. In summary, the cross correlation measures the strength of the relationship between the lags of two time series. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY TIME SERIES GRAPH 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This option allows you to get a text plot of the series. Since the output can be directed to the disk, graphics plots are not available. Following is an example: GRAPH KEY A = AP 12366. 14170. TIME³++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++³AP 1³ A ³ 12644. 2³A ³ 12366. . . . . . . . . . 30³ A ³ 13620. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY ACF TABLE DURING IDENTIFICATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Should you wish to see a table of the correlations at the initial identification stage, the entry here should be a 'yes'. The table displays rows of correlations and their standard errors. Following is an example: ÚÄÄÄÒÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÒÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³LAGº ACF ³ STND. ³ T- ³ CHI-SQUARE & º PACF ³ STND. ³ T- ³ ³ º VALUE ³ ERROR ³ RATIO ³ PROBABILITY º VALUE ³ ERROR ³ RATIO ³ ÃÄÄÄ×ÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄ×ÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1º .286³ .081³ 3.540³ 12.78³ .0004º .286³ .081³ 3.540³ ³ 2º .113³ .087³ 1.293³ 14.78³ .0006º .034³ .081³ .417³ ³ 3º .168³ .088³ 1.909³ 19.26³ .0002º .139³ .081³ 1.720³ ³ 4º .220³ .090³ 2.435³ 26.94³ .0000º .150³ .081³ 1.854³ ³ 5º .243³ .094³ 2.590³ 36.38³ .0000º .153³ .081³ 1.888³ . . . . . . . . . ³ 21º .066³ .154³ .429³ 220.05³ .0000º .056³ .081³ .691³ ³ 22º -.009³ .154³ -.055³ 220.06³ .0000º .133³ .081³ 1.648³ ³ 23º .114³ .154³ .741³ 222.45³ .0000º .074³ .081³ .912³ ³ 24º .722³ .155³ 4.663³ 318.33³ .0000º -.138³ .081³ -1.702³ ÀÄÄÄÐÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÐÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY ACF GRAPH DURING IDENTIFICATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Should you wish to see a plot of the correlations at the INITIAL identification stage, the entry here should be a 'yes'. The following is an example: ÚÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ³LAG³ ACF ³ T ³ PACF T ³ ³ VALUE³ RATIO -1 0 +1³ VALUE RATIO -1 0 +1 ÃÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÅÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ³ 1³ .286³ 3.540 ³ { **}* ³³ .286³ 3.540 ³ { **}* ³ ³ 2³ .113³ 1.293 ³ { **} ³³ .034³ .417 ³ { * } ³ ³ 3³ .168³ 1.909 ³ { **} ³³ .139³ 1.720 ³ { **} ³ ³ 4³ .220³ 2.435 ³ { **} ³³ .150³ 1.854 ³ { **} ³ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY CCF TABLE DURING IDENTIFICATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The cross-correlations between the prewhitened input and the prewhitened output series are the statistical 'tool' used to identify the form of a transfer model. This option allows you to control whether or not they get reported in a table. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY CCF GRAPH DURING IDENTIFICATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The cross-correlations between the prewhitened input and the prewhitened output series are the statistical 'tool' used to identify the form of a transfer model. This option allows you to control whether or not they get reported in a plot. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY PREWHITENING MODEL(S) 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the model form as a table enter a "yes". For, example: ÚÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ ³ MODEL COMPONENT ³ LAG ³ COEFFICIENT ³ STANDARD ³ T-RATIO ³ ³# ³ ³(BOP)³ ³ ERROR ³ ³ ÃÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ ³Lambda Value ³ ³ .0000000 ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 12³ ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 1³ ³ ³ ³ ³ 1³The Constant ³ ³ -.1139523E-02³ .103150E-02³ -1.105 ³ ³ 2³Autoregressive-Factor # 1³ 1³ -.3818050 ³ .855205E-01³ -4.464 ³ ³ 3³ ³ 2³ -.2262994 ³ .895247E-01³ -2.528 ³ ³ 4³ ³ 3³ .1089803 ³ .853865E-01³ 1.276 ³ ³ 5³Moving Average-Factor # 2³ 12³ .7139414 ³ .641689E-01³ 11.13 ³ ÀÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY PREWHITENING MODEL(S) EQUATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the model(s) in the form of an equation. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³Y(T)**0. = 5.9540 + A(T) [(1- .4989B)]**-1 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY IDENTIFIED MODEL 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the model form as a table enter a "yes". For, example: ÚÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ ³ MODEL COMPONENT ³ LAG ³ COEFFICIENT ³ STANDARD ³ T-RATIO ³ ³# ³ ³(BOP)³ ³ ERROR ³ ³ ÃÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ ³Lambda Value ³ ³ .0000000 ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 12³ ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 1³ ³ ³ ³ ³ 1³The Constant ³ ³ -.1139523E-02³ .103150E-02³ -1.105 ³ ³ 2³Autoregressive-Factor # 1³ 1³ -.3818050 ³ .855205E-01³ -4.464 ³ ³ 3³ ³ 2³ -.2262994 ³ .895247E-01³ -2.528 ³ ³ 4³ ³ 3³ .1089803 ³ .853865E-01³ 1.276 ³ ³ 5³Moving Average-Factor # 2³ 12³ .7139414 ³ .641689E-01³ 11.13 ³ ÀÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY IDENTIFIED MODEL EQUATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the model(s) in the form of an equation. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³Y(T)**0. = 5.9540 + A(T) [(1- .4989B)]**-1 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY ESTIMATION INFORMATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If no detail is required regarding the estimation process, type in a "no". ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY ESTIMATED MODEL PARAMETERS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the model form as a table enter a "yes". For, example: ÚÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ ³ MODEL COMPONENT ³ LAG ³ COEFFICIENT ³ STANDARD ³ T-RATIO ³ ³# ³ ³(BOP)³ ³ ERROR ³ ³ ÃÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ ³Lambda Value ³ ³ .0000000 ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 12³ ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 1³ ³ ³ ³ ³ 1³The Constant ³ ³ -.1139523E-02³ .103150E-02³ -1.105 ³ ³ 2³Autoregressive-Factor # 1³ 1³ -.3818050 ³ .855205E-01³ -4.464 ³ ³ 3³ ³ 2³ -.2262994 ³ .895247E-01³ -2.528 ³ ³ 4³ ³ 3³ .1089803 ³ .853865E-01³ 1.276 ³ ³ 5³Moving Average-Factor # 2³ 12³ .7139414 ³ .641689E-01³ 11.13 ³ ÀÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY ESTIMATED MODEL EQUATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the model(s) in the form of an equation. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³Y(T)**0. = 5.9540 + A(T) [(1- .4989B)]**-1 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY PARAMETER CORRELATION MATRIX 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the Parameter correlation matrix, enter a "yes" For example for a five parameter model: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ CORRELATION MATRIX OF THE PARAMETER ESTIMATES ³ ÃÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄ´ ³ # ³ 1 ³ 2 ³ 3 ³ 4 ³ 5 ³ 6 ³ 7 ³ 8 ³ 9 ³ 10 ³ ÃÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄ´ ³ 1³1.000³ .120³ .127³ .088³-.194³ ³ ³ ³ ³ ³ ³ 2³ .120³1.000³ .396³ .249³-.165³ ³ ³ ³ ³ ³ ³ 3³ .127³ .396³1.000³ .395³-.022³ ³ ³ ³ ³ ³ ³ 4³ .088³ .249³ .395³1.000³ .066³ ³ ³ ³ ³ ³ ³ 5³-.194³-.165³-.022³ .066³1.000³ ³ ³ ³ ³ ³ ÀÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY TRANSFORMED FIT VS ACTUAL TABLE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Your forecasting model may contain a transformation parameter (lambda). If so, then the program generates fit values and errors in the transformed metric. You may select to have the program display a chart which shows the fit values, the residual values and the actual values from the estimated model. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ VALUES ARE IN THE TRANSFORMED METRIC ³ ÃÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ TIME ³ WEIGHTS USED ³ ACTUAL ³ FIT VALUE ³ RESIDUAL ³ % ³ ³PERIOD³TO STABILIZE åý³ OBSERVATION ³ ³ ³ ERROR ³ ÃÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1 ³ 1.00000 ³ -1.2174 ³ -1.2174 ³ .00000 ³ .00³ ³ 2 ³ 1.00000 ³ -1.1940 ³ -1.1940 ³ .00000 ³ .00³ .. ³ 147 ³ 1.54329 ³ -.52256 ³ -.53684 ³ .14279E-01³ -2.73³ ³ 148 ³ 1.54329 ³ -.47804 ³ -.47739 ³ -.64378E-03³ .13³ ³ 149 ³ 1.54329 ³ -.39750 ³ -.39037 ³ -.71287E-02³ 1.79³ ³ 150 ³ 1.54329 ³ -.43078 ³ -.42316 ³ -.76268E-02³ 1.77³ ³ 151 ³ 1.54329 ³ -.44161 ³ -.45336 ³ .11745E-01³ -2.66³ ³ 152 ³ 1.54329 ³ -.35382 ³ -.37935 ³ .25532E-01³ -7.22³ ³ 153 ³ 1.54329 ³ -.42465 ³ -.45533 ³ .30687E-01³ -7.23³ ÀÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY UNTRANSFORMED FIT VS ACTUAL TABLE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ You may select to have the program display a chart which shows the fit values, the residual values and the actual values from the estimated model. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ VALUES ARE IN THE ORIGINAL METRIC ³ ÃÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ TIME ³ WEIGHTS USED ³ ACTUAL ³ FIT VALUE ³ RESIDUAL ³ % ³ ³PERIOD³TO STABILIZE åý³ OBSERVATION ³ ³ ³ ERROR ³ ÃÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1 ³ 1.00000 ³ .29600 ³ .29600 ³ .00000 ³ .00³ ³ 2 ³ 1.00000 ³ .30300 ³ .30300 ³ .00000 ³ .00³ .. ³ 147 ³ 1.54329 ³ .59300 ³ .58459 ³ .84071E-02³ 1.42³ ³ 148 ³ 1.54329 ³ .62000 ³ .62040 ³ -.39927E-03³ -.06³ ³ 149 ³ 1.54329 ³ .67200 ³ .67681 ³ -.48076E-02³ -.72³ ³ 150 ³ 1.54329 ³ .65000 ³ .65498 ³ -.49764E-02³ -.77³ ³ 151 ³ 1.54329 ³ .64300 ³ .63549 ³ .75077E-02³ 1.17³ ³ 152 ³ 1.54329 ³ .70200 ³ .68430 ³ .17696E-01³ 2.52³ ³ 153 ³ 1.54329 ³ .65400 ³ .63424 ³ .19764E-01³ 3.02³ ÀÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY DIAGNOSTIC CHECKING INFORMATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If no detail is required regarding the diagnostic checking process type "no. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY RESIDUAL ACF TABLE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Should you wish to see a table of the residual correlations each time that they are computed, the entry here should be a 'yes'. The table displays rows of correlations and their standard errors. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY RESIDUAL ACF GRAPH 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Should you wish to see a plot of the residual correlations each time that they are computed, the entry here should be a 'yes'. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY RESIDUAL CCF TABLE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The cross-correlations between the prewhitened input and the residuals from the current model are the statistical 'tool' used to identify the form of a fixup required to the transfer model. This option allows you to control whether or not they get reported in a table. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY RESIDUAL CCF GRAPH 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The cross-correlations between the prewhitened input and the residuals from the current model are the statistical 'tool' used to identify the form of a fixup required to the transfer model. This option allows you to control whether or not they get reported in a plot. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY NECESSITY TEST RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ARIMA modeling may be deficient when the model has too many coefficients. It is important to discard or delete unnecessary structure as it inflates forecast variances, among other things. A "yes" shows the details of this process. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ DIAGNOSTIC CHECK #1: THE NECESSITY TEST ³ ³The Critical Value used for this test : 1.96³ ³ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄij ³PARAMETER # ³ T-VALUE ³ TEST RESULT ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1 ³ -1.10 ³ Not Significant ³ ³ 2 ³ -4.46 ³ Significant ³ ³ 3 ³ -2.53 ³ Significant ³ ³ 4 ³ 1.28 ³ Not Significant ³ ³ 5 ³ 11.13 ³ Significant ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY INVERTIBILITY TEST RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ARIMA modeling may be deficient when the model has a non-invertible structure. It is important to discard or delete this structure either by replacing it with differencing or by model restatement. A "yes" shows the details of this process. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ DIAGNOSTIC CHECK #2: THE INVERTIBILITY TEST ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ FACTOR # ³ TEST RESULT ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1 ³ Invertible ³ ³ 2 ³ Invertible ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY SUFFICIENCY TEST RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ARIMA modeling may be deficient when the MODEL does not have enough structure. The omitted structure can be identified by studying the sample ACF AND PACF of the residuals. In this way we move structure from the residuals to the model. A "yes" shows the details of this process. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ DIAGNOSTIC CHECK #3: THE SUFFICIENCY TEST ³ ³ The Critical Value used for this test : 1.96 ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³For the NOISE model : ³ ³ ACF lags that are significant ù 16, 24, ³ ³ Recommended Adjustment ù Add parameters to the model ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY VARIANCE STABILITY TEST RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ARIMA modeling may be deficient when the series has a non-constant variance. The program will test the residuals from the ARIMA model for possible change points. Essentially interventions are changes in the mean level of the errors while variance stability measures changes in the variance. A "yes" shows the details of this process. See length of forecast to control group size. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³DIAGNOSTIC CHECK #5: THE VARIANCE STABILITY TEST³ ³The Critical value used for this test : .05 ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ DIRECTION ³ TIME ³ F VALUE ³ P VALUE ³ ³ ³ PERIOD ³ ³ ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ INCREASING ³ 223 ³ 5.37433 ³ .0000 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ This means that the variance of the residuals, starting at time period 223, was 5.37433 times the variance in the time period 1-223. This means that if one were to do weighted regression the weights would be 1 for t=1,222 1/5.37433 for t=223,,,,, ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY GRAPH OF RESIDUALS AT EACH STAGE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Visually displays the steps in the variance stability test. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY WEIGHTS FOR STABILIZING THE VARIANCE 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The vector of weights is reported based upon the variance stability test. These weights represent the "degree of belief" that one has in reading or observation. They are relative to each other and provide a way to utilize observations that may have been recorded with different precision. A "yes" will enable the printing of a separate table of these weights. In addition a disk file called Weights.Out will be prepared. This output file can then be renamed to Weights.In if the user wishes to re-use them in a later session. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY OUTLIER TEST RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ARIMA modeling may be deficient when the series has been intervened with. This program will test the residuals from the ARIMA model for possible outlier (intervention) variables. We suggest that you modify either your model or your time series for any outlier variables that may be found. If you have enabled automatic fixup FOR outliers, in the choose analysis options section then these modifications will be done for you automatically. A "yes" shows the details of this process. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ DIAGNOSTIC CHECK #4: THE OUTLIER TEST ³ ³ The Critical Value used for this test : .05 ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³TYPE OF THE ³ PATTERN OF THE ³ TIME ³ REGRESSION ³ P VALUE ³ ³INTERVENTION ³ VARIABLE ³PERIOD³ WEIGHT ³ ³ ³ (OUTLIER) ³ ³ ³ ³ ³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³Additive ³ Pulse ³ 108³ .94548E-01³ .0000 ³ ³Additive ³ Step ³ 112³ -.99563E-01³ .0030 ³ ³Additive ³ Seasonal Pulse ³ 36³ .82529E-01³ .0001 ³ ³Additive ³ Pulse ³ 103³ -.56929E-01³ .0007 ³ ³Additive ³ Seasonal Pulse ³ 72³ .63225E-01³ .0008 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY HOLT-WINTERS RESULTS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ The HOLT-WINTERS model is expressed in terms of its deterministic components; CONSTANT and optional TREND and optional QUADRATIC along with the actual SEASONAL FACTORS. Following is a typical table showing CONSTANT and TREND along with 12 SEASONAL FACTORS. ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ HOLT-WINTERS LINEAR TREND ADDITIVE SEASONALITY ³ ÃÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ ³ MODEL COMPONENT ³ ³ COEFFICIENT ³ ³ ³ ³# ³ ³ ³ ³ ³ ³ ÃÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1³Constant ³ ³ 588966.2 ³ ³ ³ ³ 2³Linear Trend ³ ³ 8937.859 ³ ³ ³ ³ 3³Seasonal Factor # 1³ ³ 342213.2 ³ ³ ³ ³ 4³Seasonal Factor # 2³ ³ 233453.2 ³ ³ ³ ³ 5³Seasonal Factor # 3³ ³ 161787.9 ³ ³ ³ ³ 6³Seasonal Factor # 4³ ³ 363555.0 ³ ³ ³ ³ 7³Seasonal Factor # 5³ ³ 95413.46 ³ ³ ³ ³ 8³Seasonal Factor # 6³ ³ 267323.8 ³ ³ ³ ³ 9³Seasonal Factor # 7³ ³ 241890.8 ³ ³ ³ ³10³Seasonal Factor # 8³ ³ 234441.1 ³ ³ ³ ³11³Seasonal Factor # 9³ ³ 304865.6 ³ ³ ³ ³12³Seasonal Factor #10³ ³ 327805.2 ³ ³ ³ ³13³Seasonal Factor #11³ ³ 310835.5 ³ ³ ³ ³14³Seasonal Factor #12³ ³ 219647.1 ³ ³ ³ ÃÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY FORECASTING INFORMATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If no detail is required regarding the forecasting process enter in a "no". ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY MODEL STATISTICS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the model statistics enter a "yes". ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY FORECAST MODEL PARAMETERS 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ If you wish to see the model form as a table enter a "yes". For, example: ÚÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ ³ MODEL COMPONENT ³ LAG ³ COEFFICIENT ³ STANDARD ³ T-RATIO ³ ³# ³ ³(BOP)³ ³ ERROR ³ ³ ÃÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ ³Lambda Value ³ ³ .0000000 ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 12³ ³ ³ ³ ³ ³Differencing ³ 1³ ³ ³ ³ ³ 1³The Constant ³ ³ -.1139523E-02³ .103150E-02³ -1.105 ³ ³ 2³Autoregressive-Factor # 1³ 1³ -.3818050 ³ .855205E-01³ -4.464 ³ ³ 3³ ³ 2³ -.2262994 ³ .895247E-01³ -2.528 ³ ³ 4³ ³ 3³ .1089803 ³ .853865E-01³ 1.276 ³ ³ 5³Moving Average-Factor # 2³ 12³ .7139414 ³ .641689E-01³ 11.13 ³ ÀÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY FORECAST MODEL EQUATION 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the model(s) in the form of an equation. For example: ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³Y(T)**0. = 5.9540 + A(T) [(1- .4989B)]**-1 ³ ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY MODEL IN ITS AUTOREGRESSIVE FORM 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Box-Jenkins models can be re-stated as pure right-hand side equations (i.e. a distributed lag model). This is useful for model interpretation. Enter a "yes" here to have the program perform this conversion. For example: ARIMA model: ÚÄ Ä¿ ³ í(B)³ Y ³ ÄÄÄ ³=A we get t³ é(B)³ t ÀÄ ÄÙ 1 p q (Y - constant )( 1 - í B ...í ) = A ( 1 - é B ...é B ) t 1 p t 1 q or Y1 = Vo + V1 Y1 + V2 Y1 + ... + A t t-1 t-2 t For a multivariate model w(B) é(B) Y = ÄÄÄ X + ÄÄÄ A t ë(B) t í(B) t Y = V0 + V1 Y + V2 Y + ... + W0 X + W1 X + W2 X1 + ... A t t-1 t-2 t t-1 t-2 t ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY TABLE OF TRANSFORMED FORECAST VALUES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Your forecasting model may contain a transformation parameter (lambda). If so, then the program generates forecast values for both the original data and the transformed data. Please enter a 'yes' if the output will contain a table of the forecast results and you want to see a table of the transformed results For example: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ VALUES ARE IN TERMS OF THE TRANSFORMED METRIC ÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄ TIME³DATE ³ LOWER 95% ³ UPPER 95% ³ FORECAST³ ACTUAL ³RESIDUAL³ % (T) ³ ³ LIMIT ³ LIMIT ³ ³(IF KNOWN)³ ³ERROR ÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄ 154³13/ 10³-.40899 ³-.31767 ³-.36333 ³ ³ ³ 155³13/ 11³-.30756 ³-.20740 ³-.25748 ³ ³ ³ 156³13/ 12³ .27828 ³ .38125 ³ .32976 ³ ³ ³ 157³14/ 1³-.72529 ³-.61642 ³-.67086 ³ ³ ³ 158³14/ 2³-.70222 ³-.59298 ³-.64760 ³ ³ ³ 159³14/ 3³-.49504 ³-.38579 ³-.44041 ³ ³ ³ 160³14/ 4³-.46877 ³-.35952 ³-.41414 ³ ³ ³ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY TABLE OF FORECAST VALUES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Your forecasting model may contain a transformation parameter (lambda). If so, then the program generates forecast values for both the original data and the transformed data. Please enter a 'yes' if the output will contain a table of the forecast results and you want to see a table of the original results. For example: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ VALUES ARE IN TERMS OF THE ORIGINAL METRIC ÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄ TIME³ DATE ³ LOWER 95%³ UPPER 95%³ FORECAST³ ACTUAL ³RESIDUAL³ % (T) ³ ³ LIMIT ³ LIMIT ³ ³ (IF KNOWN)³ ³ERROR ÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄ 154³ 13/ 10³ .66432 ³ .72784 ³ .69536 ³ ³ ³ 155³ 13/ 11³ .73524 ³ .81270 ³ .77300 ³ ³ ³ 156³ 13/ 12³ 1.3209 ³ 1.4641 ³ 1.3906 ³ ³ ³ 157³ 14/ 1³ .48418 ³ .53987 ³ .51127 ³ ³ ³ 158³ 14/ 2³ .49548 ³ .55268 ³ .52330 ³ ³ ³ 159³ 14/ 3³ .60955 ³ .67991 ³ .64377 ³ ³ ³ 160³ 14/ 4³ .62577 ³ .69801 ³ .66091 ³ ³ ³ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY THE INPUT SERIES FORECAST VALUES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the values of the input (if any) series. This option is only valid for Transfer Functions. ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY GRAPH OF ACTUAL AND FORECAST VALUES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ This option allows you to get a text plot of the forecasts and the actuals. Since output is directed to disk, graphics plots are not available. Following is an example: GRAPH KEY A = BB01 F = FORECASTS .29600 1.4641 TIME³+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++³BB01 1³A ³ .29600 2³A ³ .30300 3³ A ³ .36500 4³ A ³ .36300 . . . . . . . . . 152³ A ³ .70200 153³ A ³ .65400 154³ +F + ³ .69536 155³ + F + ³ .77300 156³ + F +³ 1.3906 ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE PROMPT: DISPLAY SIMULATED SERIES 0=NO 1=YES ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ THE HELP: ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Enter a 'yes' here if you want the program to display the simulated series. ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ ³ THE SIMULATED SERIES ³ ³ SEED = 567 ³ ÃÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ TIME ³ VALUE ³ ³PERIOD³ ³ ÃÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´ ³ 1 ³ .604507 ³ ³ 2 ³ .436192 ³ ³ 3 ³ .748526 ³