autocorr | Демонстрационная автокорреляция |
lbqtest | Q-тест Ljung-поля для остаточной автокорреляции |
parcorr | Демонстрационная частичная автокорреляция |
archtest | Тест Энгла для невязки heteroscedasticity |
hac | Heteroscedasticity и автокорреляция сопоставимые средства оценки ковариации |
fgls | Выполнимые обобщенные наименьшие квадраты |
Обнаружьте эффекты ДУГИ Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените, имеет ли ряд энергозависимость, кластеризирующуюся путем осмотра коррелограмм квадратов остатков и путем тестирования на значительные задержки ДУГИ.
Протестируйте на автокорреляцию в квадратах остатков или проведите тест ДУГИ Энгла.
Оцените ACF и PACF, или проведите Q-тест Ljung-поля.
Регрессия временных рядов X: обобщенные наименьшие квадраты и средства оценки HAC
В этом примере показано, как оценить модели многофакторной линейной регрессии данных временных рядов в присутствии heteroscedastic или автокоррелировал (несферические) инновации.
Постройте полосу уверенности Используя оценки HAC
Постройте откорректированные полосы уверенности, использующие Newey-западные устойчивые стандартные погрешности.
Измените пропускную способность средства оценки HAC
Измените пропускную способность при оценке содействующей ковариации HAC и сравните оценки по различной пропускной способности и ядрам.
Альтернативные представления модели ARIMA
Преобразуйте между ARMAX и моделями регрессии с ошибками ARMA.
Задайте условные модели среднего значения и отклонения
Создайте составное условное среднее значение и модель отклонения.
Выберите Regression Model with ARIMA Errors
Узнать, как выбрать соответствующую модель регрессии с ошибками ARIMA.
Узнайте об инновациях, что показывают автокорреляцию и heteroscedasticity.