Тестирование спецификации

Идентифицируйте параметрическую форму модели

Приложения

Econometric ModelerАнализируйте и смоделируйте эконометрические временные ряды

Функции

развернуть все

adftestУвеличенный Более полный Дики тест
kpsstestKPSS тестируют на стационарность
lmctestТест стационарности Leybourne-McCabe
pptestТест Phillips-крыльца для одного модульного корня
vratiotestОтношение отклонения тестирует на случайный обход
i10testПарное интегрирование и тесты стационарности
autocorrДемонстрационная автокорреляция
parcorrДемонстрационная частичная автокорреляция
crosscorrДемонстрационная взаимная корреляция
corrplotПостройте переменные корреляции
lbqtestQ-тест Ljung-поля для остаточной автокорреляции
collintestДиагностика коллинеарности Белсли
gctestМудрая блоком причинная связь Грейнджера и блок exogeneity тесты
archtestТест Энгла для невязки heteroscedasticity
chowtestКритерий Чоу для структурного изменения
cusumtestCusum тестируют на структурное изменение
recregРекурсивная линейная регрессия
collintestДиагностика коллинеарности Белсли
egcitestТест коинтеграции Энгла-Грейнджера
jcitestТест коинтеграции Йохансена
jcontest Ограничительный тест Йохансена

Темы

Стационарность

Модульная корневая нестационарность

Узнать, как смоделировать модульный корневой процесс или протестировать на один.

Оцените стационарность временных рядов Используя Econometric Modeler

В интерактивном режиме оцените, являются ли временные ряды модульным корневым процессом с помощью статистических тестов гипотезы.

Модульные корневые тесты

Проведите модульные корневые тесты на данных временных рядов.

Оцените стационарность временных рядов

Проверяйте, являются ли линейные временные ряды модульным корневым процессом.

Корреляция

Реализуйте выбор модели поля-Jenkins и оценку Используя приложение Econometric Modeler

В интерактивном режиме реализуйте методологию Поля-Jenkins, чтобы выбрать соответствующее количество задержек для условной средней модели. Затем подбирайте модель к данным и экспортируйте предполагаемую модель в командную строку, чтобы сгенерировать прогнозы.

Методология поля-Jenkins

Методология Поля-Jenkins является процессом с пятью шагами для идентификации, выбора и оценки условных средних моделей (для дискретных, одномерных данных временных рядов).

Выбор модели поля-Jenkins

Используйте методологию Поля-Jenkins, чтобы выбрать модель ARIMA.

Обнаружьте последовательную корреляцию Используя приложение Econometric Modeler

В интерактивном режиме оцените последовательную корреляцию для спецификации модели или выбор модели Box-Jenkins путем графического вывода автокорреляции и частичных автокорреляционных функций (ACF и PACF) и путем проведения Q-тестов Ljung-поля.

Обнаружьте автокорреляцию

Оцените ACF и PACF, или проведите Q-тест Ljung-поля.

Автокорреляция и частичная автокорреляция

Автокорреляция и частичная мера по автокорреляции являются линейной зависимостью переменной с собой в двух моментах времени.

Q-тест Ljung-поля

Q-тест Ljung-поля является количественным способом протестировать на автокорреляцию в нескольких задержках совместно.

Heteroscedasticity

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.

Обнаружьте эффекты ДУГИ

Протестируйте на автокорреляцию в квадратах остатков или проведите тест ДУГИ Энгла.

Тест ДУГИ Энгла

Тест ДУГИ Энгла является тестом множителя Лагранжа, чтобы оценить значение эффектов ДУГИ.

Структурное изменение

Проверяйте предположения модели на критерий Чоу

Проверяйте предположения модели на критерий Чоу.

Степень критерия Чоу

Оцените степень критерия Чоу с помощью симуляции Монте-Карло.

Коллинеарность

Оцените коллинеарность среди нескольких рядов Используя приложение Econometric Modeler

В интерактивном режиме оцените сильные места и источники коллинеарности среди нескольких рядов при помощи диагностики коллинеарности Белсли.

Коинтеграция

Векторная авторегрессия (VAR) модели

Изучите характеристики векторных моделей авторегрессии и как создать их.

Коинтеграция и анализ исправления ошибок

Узнайте о cointegrated временных рядах и моделях исправления ошибок.

Идентификация одного отношений Cointegrating

Тест Энгла-Грейнджера для коинтеграции и ее ограничений.

Идентификация нескольких отношений Cointegrating

Узнайте о тесте Йохансена для коинтеграции.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте