主要内容
OuthoMetrics工具箱
使用统计方法进行模型分析金融和经济系统
OuthoMetrics Toolbox™提供用于分析和建模时间序列数据的功能。它为模型选择提供了广泛的可视化和诊断，包括用于自相关和异形体的测试，单位根系和具有实质性，协整，因果关系和结构变化。您可以使用各种建模框架估算，模拟和预测经济系统。这些框架包括回归，Arima，状态空间，GARCH，多元var和VEC，以及切换模型。该工具箱还提供贝叶斯的工具，用于开发从新数据学习的时变模型。
开始
了解OuthoMetrics工具箱的基础知识
数据预处理
格式，绘图和变换时间序列数据
模型选择
规范测试和模型评估
时间序列回归模型
贝叶斯线性回归模型和回归模型与非球障碍
条件均值模型
自回归（AR），移动平均（MA），ARMA，ARIMA，ARIMAX和季节性模型
条件方差模型
GARCH，指数加油（EGARCH）和GJR模型
多变量模型
Cointegration分析，向量自动增加（var），矢量误差校正（VEC）和贝叶斯var模型
马尔可夫模特
离散时间马尔可夫链条，马尔可夫切换自动增加，以及状态空间模型
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