exponenta event banner

Предварительная обработка данных

Форматирование, печать и преобразование данных временных рядов

Приложения

Эконометрический моделистАнализ и моделирование эконометрических временных рядов

Классы

LagOpСоздать полином оператора задержки

Функции

hpfilterФильтр Ходрика-Прескотта для трендовых и циклических компонентов
price2retПреобразование цен в возвраты
ret2priceПреобразовать возвраты в цены
recessionplotОбласти рецессии наложения на графике временных рядов
isStableОпределение стабильности полинома оператора запаздывания
reflectОтражать полиномиальные коэффициенты оператора запаздывания вокруг нуля запаздывания
toCellArrayПреобразовать полиномиальный объект оператора задержки в массив ячеек

Примеры и способы

Подготовка данных временных рядов для приложения Econometric Modeler

Подготовьте данные временных рядов в командной строке MATLAB ®, а затем импортируйте набор в Econometric Modeler.

Импорт данных временных рядов в приложение Econometric Modeler

Импорт данных временных рядов из рабочей области MATLAB или MAT-файла в Econometric Modeler.

Печать данных временных рядов с помощью приложения Econometric Modeler

Интерактивный график одномерных и многомерных временных рядов, затем интерпретация и взаимодействие с графиками.

Преобразование временных рядов с помощью приложения Econometric Modeler

Преобразование данных временных рядов в интерактивном режиме.

Несезонное дифференцирование

Возьмем несезонную разницу временного ряда.

Несезонные и сезонные различия

Применение несезонных и сезонных разностей с использованием полиномиальных объектов оператора задержки.

Оценка тренда скользящего среднего

Оценка долгосрочного тренда с использованием симметричной функции скользящего среднего.

Сезонная корректировка с использованием стабильного сезонного фильтра

Десезонализация временного ряда с использованием стабильного сезонного фильтра.

Сезонная корректировка с использованием S (n, m) сезонных фильтров

Применение сезонных фильтров для десезонализации временного ряда.

Оценка параметрического тренда

Оценка несезонных и сезонных компонентов тренда с использованием параметрических моделей.

Использование фильтра Ходрика-Прескотта для воспроизведения исходного результата

Используйте фильтр Ходрика-Прескотта для разложения временного ряда.

Задание многочленов оператора задержки

Создайте полиномиальные объекты оператора задержки.

Понятия

Эконометрическое моделирование

Понимание методов выбора моделей и возможностей Toolbox™ Econometrics.

Обзор приложения Econometric Modeler

Приложение Econometric Modeler - это интерактивный инструмент для визуализации и анализа одномерных данных временных рядов.

Стохастические характеристики процесса

Понимание определения, форм и свойств стохастических процессов.

Преобразования данных

Определите, какие преобразования данных подходят для вашей проблемы.

Тренд - стационарные и различия - стационарные процессы

Определение характеристик нестационарных процессов.

Декомпозиция временных рядов

Узнайте о разделении временных рядов на детерминированные трендовые, сезонные и нерегулярные компоненты.

Фильтр скользящего среднего

Некоторые временные ряды разлагаются на различные компоненты тренда. Чтобы оценить компонент тренда без параметрических предположений, можно использовать фильтр.

Сезонные фильтры

Для оценки сезонного компонента временного ряда можно использовать сезонный фильтр (скользящее среднее).

Сезонная корректировка

Сезонная корректировка - это процесс удаления вредного периодического компонента. Результатом сезонной корректировки является десезонализированный временной ряд.

Фильтр Ходрика-Прескотта

Фильтр Ходрика-Прескотта (HP) является специализированным фильтром для оценки тренда и бизнес-цикла (без сезонного компонента).

Разделы временной базы для оценки модели ARIMA

При подгонке модели временных рядов к данным запаздывающие термины в модели требуют инициализации, как правило, с наблюдениями в начале выборки.

Характерные примеры