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

LagOp 创建滞后算子多项式(LagOp)对象

功能

hpfilter 趋势和周期成分的Hodrick-Prescott过滤器
price2ret 将价格转换为收益
ret2price 将收益换算成价格
衰退图 在时间序列图上叠加衰退带
不稳定 确定滞后算子多项式的稳定性
反映 反映滞后零点附近的滞后算子多项式系数
托克拉里 将滞后算子多项式对象转换为单元阵列

示例和如何

为计量经济学建模程序准备时间序列数据

在MATLAB中准备时间序列数据®命令行,然后将该集导入Econometric Modeler。

将时间序列数据导入计量模型应用程序

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。

使用计量经济学建模程序绘制时间序列数据

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。

使用计量经济学建模程序转换时间序列

交互式地转换时间序列数据。

季节性差分

以时间序列的非季节性差异为例。

非季节性和季节性差异

使用滞后算子多项式对象应用非季节性和季节性差分。

移动平均趋势估计

使用对称移动平均函数估计长期趋势。

使用稳定的季节性过滤器进行季节性调整

使用稳定的季节滤波器对时间序列进行去季节化。

使用S(n,m)季节性过滤器进行季节性调整

应用季节性过滤器来消除时间序列的季节性。

参数趋势评估

使用参数模型估计非季节性和季节性趋势成分。

使用霍德里克-普雷斯科特过滤器重现他们的原始结果

用Hodrick-Prescott过滤器分解时间序列。

指定滞后算子多项式

创建滞后操作符多项式对象。

概念

计量经济学建模

了解模型选择技术和计量经济学工具箱™功能。

计量经济学模型应用程序概述

计量经济学建模器应用程序是一个交互式工具,用于可视化和分析单变量时间序列数据。

随机过程的特点

理解随机过程的定义、形式和性质。

数据转换

确定哪些数据转换适合您的问题。

趋势平稳与差异平稳过程

确定非平稳过程的特征。

时间序列分解

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。

移动平均滤波器

一些时间序列可以分解成不同的趋势分量。为了估计趋势分量而不必做出参数假设,可以考虑使用滤波器。

季节性的过滤器

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。

季节性调整

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过滤器

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