Leí un artículo sobre la previsión de arima y decía que antes de prever el modelo de arima, hay que comprobar su estacionariedad.
Si el modelo es estacionario, está claro que la previsión converge a cualquier media que tenga el modelo.
Sin embargo para ARIMA(p,d,q) donde d>0 o algún ARIMA(p,0,q) no estacionario, tenemos que considerar una deriva del modelo e implica que el modelo no tiene convergencia a largo plazo.
Entonces, si queremos pronosticar un modelo ARIMA no estacionario, ¿tenemos que transformar el modelo para que sea estacionario y proceder a la previsión y luego volver a transformar los datos originales con el valor de previsión calculado?
(Sé que la previsión a largo plazo mediante ARIAM no es muy útil, pero esta pregunta es sólo para entender el contexto)
