= Generación de modelos ARIMA simulados por ingeniería inversa =

La generación de modelos ARIMA simulados por ingeniería inversa tiene una gran utilidad en 
el desarrollo de aplicaciones relativas a modelos ARIMA pues permite contrastar de forma
masiva los resultados teóricos con los reales.

Para ser más exactos se trata de modelos ARIMA multi-estacionales que se generan automáticamente 
a partir de unos pocos parámetros dados por el usuario, como las periodicidades estacionales, 
los grados máximos de diferencias, partes AR y MA, longitud, fechado y fecha final de la serie, 
desviación típica teórica, etc.

Pongamos que queremos generar una serie ARIMA diaria con estacionalidad semanal. Lo primero que 
hay que hacer es construir el generador de modelos al que hay que pasarles las periodicidades 
regular (1) y estacional (7)
{{{
#!java
NameBlock rndArima = ArimaTools::@RandArima::Create([[1,7]]);
}}}
Si llamamos al método 
{{{
#!java
Set rndArima::draw(?);
}}}
nos devolverá una tabla de filas con estructura 
{{{
#!java
Struct @ARIMAStruct { 
  Real Periodicity; 
  Polyn AR; 
  Polyn MA; 
  Polyn DIF; 
} 
}}}
y grados y coeficientes aleatorios como estos tres ejemplos

||{{{Periodicity}}}||{{{AR}}}||{{{MA}}}||{{{DIF}}}||
||{{{1}}}||{{{1-0.108083385881461*B-0.661191867198795*B^2}}}||{{{1+1.84687137714305*B+0.913258229847997*B^2}}}||{{{1-B}}}||
||{{{7}}}||{{{1-0.500501212900947*B^7-0.159991535823792*B^14}}}||{{{1+1.52869164096904*B^7+0.945664106402546*B^14}}}||{{{1}}}||
||{{{Periodicity}}}||{{{AR}}}||{{{MA}}}||{{{DIF}}}||
||{{{1}}}||{{{1+0.276724013923667*B}}}||{{{1-0.608476788569242*B}}}||{{{1-B}}}||
||{{{7}}}||{{{1+0.669428730927173*B^7+0.551377256400883*B^14}}}||{{{1}}}||{{{1-B^7}}}||
||{{{Periodicity}}}||{{{AR}}}||{{{MA}}}||{{{DIF}}}||
||{{{1}}}||{{{1+1.71064830487263*B+0.7920374982059*B^2}}}||{{{1+0.1186861861303*B-0.577400461304933*B^2}}}||{{{1}}}||
||{{{7}}}||{{{1+0.852601298354566*B^7}}}||{{{1}}}||{{{1}}}||