条件平均模型
自动回旋（AR），移动平均值（MA），ARMA，ARIMA，ARIMAX和季节性模型
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| Econometric Modeler | 分析和模型计量经济学时间序列 |
Functions
示例以及如何
创建模型
- Specify Conditional Mean Models
使用有条件的平均模型使用arima或计量经济学建模应用程序。 - 修改条件平均模型对象的属性
Change modifiable model properties using dot notation. - 指定条件平均模型创新分布
指定高斯或T分布式创新过程，或用于方差过程的条件差异模型。 - Specify t Innovation Distribution Using Econometric Modeler App
Interactively specify atinnovation distribution for an ARIMA model. - AR模型规格
Create stationary autoregressive models usingarima或计量经济学建模应用程序。 - MA模型规格
使用arima或计量经济学建模应用程序。 - ARMA Model Specifications
Create stationary and invertible autoregressive moving average models usingarima或计量经济学建模应用程序。 - Arima模型规格
使用arima或计量经济学建模应用程序。 - Arimax模型规格
使用Arimax模型使用arima或计量经济学建模应用程序。 - 乘法Arima模型规格
Create multiplicative ARIMA models usingarima或计量经济学建模应用程序。 - 指定乘法Arima模型
创建一个季节性的Arima模型。 - Specify Conditional Mean and Variance Models
Create a composite conditional mean and variance model.
Fit Model to Data
- Arima模型估计的时间基量分区
当您将时间序列模型拟合到数据时，模型中的滞后项需要初始化，通常在样本开头进行观察。 - 使用计量经济学建模器应用程序实施盒子詹金斯模型选择和估计
Interactively implement the Box-Jenkins methodology to select the appropriate number of lags for a univariate conditional mean model. Then, fit the model to data and export the estimated model to the command line to generate forecasts. - Box-Jenkins Differencing vs. ARIMA Estimation
比较盒子珍珠和Arima估计。 - 使用BIC选择ARMA滞后
使用信息标准选择ARMA模型。 - Estimate Multiplicative ARIMA Model Using Econometric Modeler App
Interactively estimate a multiplicative seasonal ARIMA model. - Estimate Multiplicative ARIMA Model
Estimate a multiplicative seasonal ARIMA model. - 使用指标变量的季节性滞后效应
Estimate a seasonal ARIMA model by specifying a multiplicative model or using seasonal dummies. - 使用计量器建模器应用程序估算Arimax模型
Interactively specify and estimate an ARIMAX model. - 估计条件平均值和方差模型
估计复合条件均值和方差模型。 - 使用计量器Modeler应用程序执行Arima模型剩余诊断
通过执行残留诊断将数据拟合到ARIMA模型后，交互式评估模型假设。 - 推断残差进行诊断检查
Infer residuals from a fitted ARIMA model. - Share Results of Econometric Modeler App Session
导出变量到MATLAB®Workspace, generate plain text and live functions that return a model estimated in an app session, or generate a report recording your activities on time series and estimated models in an Econometric Modeler app session.
Generate Simulations or Impulse Responses
- Simulate Stationary Processes
模拟固定回旋型号和移动平均模型。 - Simulate Trend-Stationary and Difference-Stationary Processes
通过模拟说明了趋势平台和差异平台过程之间的区别。 - 模拟乘法Arima模型
从乘法季节性ARIMA模型中模拟样品路径。 - Simulate Conditional Mean and Variance Models
Simulate responses and conditional variances from a composite conditional mean and variance model. - Plot the Impulse Response Function of Conditional Mean Model
Plot the impulse response function of univariate autoregressive moving average models.
Generate Minimum Mean Square Error Forecasts
- Compare Predictive Performance After Creating Models Using Econometric Modeler App
Interactively choose lags for an ARIMA model by comparing the AIC values of estimated models. Then, export several models to the command line to compare their predictive performance. - Forecast Multiplicative ARIMA Model
预测乘法季节性Arima模型。 - AR预测的收敛性
Evaluate the asymptotic convergence of forecasts from an AR model, and compare forecasts made with and without using presample data. - 预测条件均值和方差模型
来自复合条件均值和方差模型的预测响应和条件差异。 - Forecast IGD Rate from ARX Model
通过计算MMSE预测或使用蒙特卡洛模拟来预测ARIMAX模型。 - Specify Presample and Forecast Period Data to Forecast ARIMAX Model
此示例显示了如何将时间轴分为预先样本，估计和预测期，并显示了如何提供适当数量的观测值以初始化动态模型以进行估计和预测。
Concepts
- Econometric Modeler App Overview
计量经济学建模器应用程序是一种交互式工具，用于可视化和分析单变量或多变量时间序列数据。
- 互动指定单变量滞后运算符多项式
使用计量经济学建模器为时间序列模型估计指定单变量滞后运算符。
- 条件平均模型
Learn about the characteristics and forms of conditional mean models.
- 自回归模型
了解自回归模型。
- Moving Average Model
了解移动平均模型。
- Autoregressive Moving Average Model
了解自回归，移动平均模型。
- Arima模型
Learn about autoregressive integrated moving average models.
- 乘法Arima模型
了解使用乘法Arima模型来解决季节性和潜在的季节性单位根。
- Arima模型Including Exogenous Covariates
Learn about ARIMA models that include a linear term for exogenous variables.
- 条件平均模型的最大似然估计
了解如何为条件均值模型执行最大似然。
- 有条件的平均模型估计与平等约束
Constrain the model during estimation using known parameter values.
- Estimati Presample条件意味着数据模型on
Specify presample data to initialize the model.
- 条件平均模型估计的初始值
Specify initial parameter values for estimation.
- 有条件平均模型估计的优化设置
Troubleshoot estimation issues by specifying alternative optimization options.
- 有条件平均模型的蒙特卡洛模拟
了解蒙特卡洛模拟。
- Presample Data for Conditional Mean Model Simulation
Learn about presample requirements for simulation.
- 条件平均模型模拟中的瞬态效应
了解如何最大程度地减少瞬态效果。
- Monte Carlo Forecasting of Conditional Mean Models
了解蒙特卡洛的预测。
- MMSE对条件平均模型的预测
了解MMSE预测。
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Featured Examples
