数据预处理
格式化、绘图和转换时间序列数据
应用程序
| 计量经济学建模师 | 分析和模型计量时间序列 |
类
LagOp |
创建滞后算子多项式(LagOp)对象 |
功能
hpfilter |
霍德里克-普雷斯科特过滤器的趋势和周期性成分 |
price2ret |
将价格转换为收益 |
ret2price |
将收益换算成价格 |
recessionplot |
在时间序列图上叠加衰退带 |
趋于稳定 |
确定滞后算子多项式的稳定性 |
反映 |
反映滞后算子多项式系数在滞后零附近 |
toCellArray |
将滞后算子多项式对象转换为单元阵列 |
例子和如何做
在MATLAB中准备时间序列数据®命令行，然后将该集导入Econometric Modeler。
从MATLAB工作区或mat文件导入时间序列数据到计量经济学模型。
交互式地绘制单变量和多变量时间序列数据，然后解释和与图交互。
交互式地转换时间序列数据。
以时间序列的非季节性差异为例。
应用非季节性和季节性差异使用滞后算子多项式对象。
使用对称移动平均函数估计长期趋势。
使用稳定的季节滤波器对时间序列进行去季节化。
应用季节性过滤器来消除时间序列的季节性。
使用参数模型估计非季节性和季节性趋势成分。
用Hodrick-Prescott过滤器分解时间序列。
创建滞后算子多项式对象。
概念
了解模型选择技术和计量经济学工具箱™功能。
econometricmodeler应用程序是一个可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。
理解随机过程的定义、形式和性质。
确定哪些数据转换适合您的问题。
确定非平稳过程的特征。
了解如何将时间序列分解为确定性趋势、季节性和不规则成分。
一些时间序列可以分解成各种趋势成分。要估计趋势成分而不做参数假设，可以考虑使用过滤器。
您可以使用季节过滤器(移动平均)来估计时间序列的季节成分。
季节调整是去除烦人的周期性成分的过程。季节调整的结果是一个去季节化的时间序列。
Hodrick-Prescott (HP)过滤器是一种专门用于趋势和商业周期估计的过滤器(没有季节性成分)。
特色的例子
你也可以从以下列表中选择一个网站:
