OuthoMetrics工具箱
使用统计时间序列方法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和交互式工作流程。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素塑性,单位根系和实体性,协整,因果关系和结构变化的测试。您可以使用各种建模框架估算,模拟和预测经济系统,这些框架可以使用工具箱中提供的函数来交互方式,使用计量计量仪器应用程序或以编程方式使用。这些框架包括回归,Arima,状态空间,加基,多元var和Vec,以及切换模型。该工具箱还提供贝叶斯型工具,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带有非球障碍的回归模型
条件均值模型
自回归(AR),均线(MA),ARMA,ARIMA,ARIMAX和季节性模型
条件方差模型
GARCH,指数GARCH(EGARCH)和GJR模型
多变量模型
协整分析,矢量自动增加(var),矢量误差校正(VEC)和贝叶斯var模型
制度切换模型
离散状态阈值切换动态回归,离散时间马尔可夫链和马尔可夫切换动态回归模型
状态空间模型
连续状态空间马尔可夫过程,其特征是状态和观察方程