ANALISIS DESCRIPTIVO
 -modelo aditivo
 -Presencia de tendencia y componente estacional.
3-TURISMO
	##turismo_definitivo

1.- Estimación y selección del modelo

	-MODELOS TENTATIVOS: A la vista de las fas y fap muestrales.
		ARIMA(p,1,q) x (P,1,Q)_12
	

	- MODELOS TENTATIVOS (BIC):ARMA(8,9) x (2,2)_12 para los datos diferenciados;
				ARIMA(8,1,9) x (2,1,2)_12 para los datos originales.
				Hay parámetros NO significativos.

	-La función"arma.signif" ("Box_Jenkins_Coef_Significativos.R") proporciona:
			
	ARIMA(8,1,9) x (1,1,2)_12 sin cte (cte nula) y con varios coeficientes nulos.

2.- Chequeo
Conclusión: El modelo ajustado (ARIMA(8,1,9) x (1,1,2)_12 sin cte (cte nula) 
		y con varios coeficientes nulos)
	puede ser utilizado como generador de la serie del Turismo. 
		Las innovaciones no son gaussianas.
 
3.- Predicción: valores del turismo predecimos para los próximos 12 meses

	-predict() se aplica al ajuste ARMA (ARMA(8,9) x (1,2)_12):
		obtendremos predicciones de los valores diferenciados,y luego tendremos que deshacer las diferencias.
 	-predict() se aplica al ajuste ARIMA (ARIMA(8,1,9) x (1,1,2)_12 sin cte)
		obtendremos predicciones de los valores originales.

	Por tanto, a continuación obtenemos el ajuste ARIMA, y después lo utilizaremos para obtener directamente las predicciones.

	Recordemos que el modelo propuesto no tenía cte, pero algunos de sus coeficientes eran nulos.