主要内容

计量经济学建模

模型选择

概率的时间序列模型是各种分析目标所必需的，包括回归推理，预测和蒙特卡罗模拟。选择模型时，旨在找到充分描述您的数据的最分析模型。一个简单的模型更容易估算，预测和解释。

  • 规范测试帮助您识别可以合理地描述数据生成过程的一个或多个模型系列。

  • 模型的比较帮助您比较竞争模型的契合，以惩罚复杂性。

  • 拟合优度检查帮助您评估模型的样本内充分性，验证所有模型假设均成立，并评估样本外预测性能。

模型选择是一个迭代的过程。当拟合优度检查表明模型假设不满足，或者模型的预测性能不令人满意时，考虑对模型进行调整。附加的规范测试、模型比较和适应度检查有助于指导这个过程。

计量经济学的工具箱特性

建模问题 特性 相关功能
我的响应变量的维度是多少？

  • 这个工具箱中的条件均值和方差模型、带有ARIMA误差的回归模型和贝叶斯线性回归模型用于建模单变量离散时间数据。

  • 单独的模型可用于多变量，离散时间数据，例如VAR和VEC模型。

  • 状态空间模型支持单变量或多变量响应变量万博1manbetx。
我的时间序列是固定的吗？

  • 适用性测试可用。如果您的数据没有静止，请考虑转换数据。实用性是许多时间序列模型的基础。

  • 或者，如果数据中有单位根的证据，可以考虑使用非平稳ARIMA模型。
我的时间序列有一个单位根吗？

  • 单位根测试可用。支持单位根的证据表明，你的数据是差异静止的。

  • 您可以在静止的情况下与单位根的串联差异，或者使用非间断ARIMA模型进行型号。
我该如何处理季节效应?

  • 您可以临时（季节性调整）您的数据。使用季节性过滤器或回归模型来估算季节性组件。

  • 季节ARIMA模型使用季节差异来消除季节影响。您还可以在模型季节自相关性中包括季节滞后(可加性和乘性)。
我的数据是自相关的吗？

  • 样本自相关和部分自相关函数有助于识别自相关。

  • 进行Ljung-Box Q-Test，以共同滞后测试自相关。

  • 如果存在自相关，请考虑使用条件均值模型。

  • 对于具有自相关误差的回归模型，考虑使用FGLS或HAC估计量。如果错误模型结构是一个ARIMA模型，考虑使用一个带有ARIMA错误的回归模型。
如果我的数据是异源的（呈现波动聚类）怎么办？

  • 在平方残留系列中寻找自相关是一种检测条件异源性的一种方法。

  • 恩格尔的拱门测试评估了针对独立创新的无效的证据，有利于ARCH模型替代品。

  • 为了模拟条件异源性，考虑使用条件方差模型。

  • 对于显示异方差误差的回归模型，考虑使用FGLS或HAC估计量。
对于尖峰数据，是否有一种替代高斯创新分布的方法?

  • 你可以使用Student 'st分布比高斯分布(过剩峰度)更肥的尾部模型。

  • 您可以指定一个t所有条件均值和方差模型的创新分布，以及经济型工具箱™中的Arima误差模型。

  • 您可以估计自由度t分发以及其他模型参数。
我如何决定几个模型适合?

  • 您可以使用错误说明测试来比较嵌套模型，例如似然比测试、Wald’s测试或Lagrange乘数测试。

  • 信息标准，如AIC或BIC，比较模型适合的复杂性。
我有两个或更多的时间序列是否共同化？

  • 约翰森和恩格尔-格兰杰协整检验评估协整的证据。

  • 考虑使用VEC模型来建模多变量协整序列。

  • 回归时间序列时也要考虑协整。如果存在，它会引入虚假的回归效应。
如果我想包含预测变量呢?

  • 这个工具箱中提供了ARIMA、VARX、具有ARIMA误差的回归模型和贝叶斯线性回归模型。

  • 状态空间模型支持预测器数据。万博1manbetx
如果我想实现回归，但经典线性模型假设可能不适用怎么办?

  • 此工具箱中提供了具有Arima错误的回归模型。

  • 使用FGLS或HAC估计稳健回归。

  • 使用贝叶斯线性回归。

  • 有关时间序列回归技术的一系列示例，说明了时间序列回归建模中的共同原理和任务，请参阅“经验”工具箱示例。

  • 有关更多回归选项，请参阅统计信息和计算机学习工具箱™文档。
如果对动态过程的观察包含测量误差呢?

该工具箱提供标准线性状态空间建模。

相关的例子

更多关于

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