¿En qué se diferencia SARIMA de ARIMA?

SARIMA (ARIMA estacional) amplía el modelo ARIMA añadiendo componentes para tener en cuenta la estacionalidad en las series temporales.

Diferencias principales:

• ARIMA (Media Móvil Integrada Autorregresiva) modela series temporales no estacionarias mediante tres parámetros (p, d, q):

  • p — orden de la autorregresión,
  • d — orden de la diferenciación (integración),
  • q — orden de la media móvil.

• SARIMA añade a estos parámetros componentes estacionales (P, D, Q) y un período estacional m para tener en cuenta patrones estacionales repetitivos:

  • P — orden estacional de la autorregresión,
  • D — orden estacional de la diferenciación,
  • Q — orden estacional de la media móvil,
  • m — duración del período estacional (por ejemplo, 12 para datos mensuales con estacionalidad anual).

Ejemplo: si tienes datos mensuales con estacionalidad anual, SARIMA permitirá modelar tanto la tendencia como las oscilaciones estacionales, lo cual ARIMA sin parámetros estacionales no puede hacer.