##tabaco_definitivo.R

TENDENCIA Y HETEROCEDASTICIDAD

1.- Selección y estimación del modelo

	- MODELO TENTATIVO : Dado por fas y fap muestrales: ARIMA(0,1,1)
	- MODELO TENTATIVO: Dado por el criterio BIC: ARIMA(0,1,1)
		COEF SIGNIFICATIVOS.
2.- Chequeo

Conclusión: El modelo ajustado ARIMA(0,1,1) (con cte no nula)
             puede ser utilizado como generador de la serie del log-Tabaco. 
             Las innovaciones NO son gaussianas.

3.- Predicciones
OBSERVACIÓN: OJO!!!!	a la hora de reslizar predicciones con cte.

	- La función "predict.arima.cte",("Box_Jenkins_Prediccion_ARIMAconCTE.R")
           Realiza automáticamente lareconstrucción de las predicciones.
		Además, también calcula la desviación típica ($se) de las predicciones

Aplicando la función "predict" al ajuste ARMA(0,1) realizado sobre la log-serie diferenciada, 
obtenemos predicciones de la log-serie diferenciada.
Posteriomente, deshaciendo las diferencias y aplicando la función inversa del log (exp) obtendremos predicciones de los valores originales