Предварительная обработка данных
Приложения
| Econometric Modeler | Анализируйте и моделируйте эконометрические временные ряды |
Классы
LagOp | Создайте полином оператора задержки |
Функции
hpfilter | Фильтр Ходрика-Прескотта для трендовых и циклических компонентов |
price2ret | Преобразуйте цены в возвраты |
ret2price | Преобразование возвратов в цены |
recessionplot | Наложите полосы рецессии на график временных рядов |
isStable | Определите стабильность полинома оператора задержки |
reflect | Отражайте полиномиальные коэффициенты оператора задержки вокруг нуля задержки |
toCellArray | Преобразуйте полиномиальный объект оператора задержки в массив ячеек |
Примеры и как
Подготовка данных временных рядов для приложения Econometric Modeler
Подготовка данных временных рядов в MATLAB® Командная строка, а затем импортируйте аппарат в Econometric Modeler.
Импорт данных временных рядов в приложение Econometric Modeler
Импортируйте данные временных рядов из рабочего пространства MATLAB или MAT-файла в Econometric Modeler.
Постройте графики данных временных рядов с помощью приложения Econometric Modeler
Интерактивно стройте одномерные и многомерные данные временных рядов, затем интерпретируйте и взаимодействуйте с графиками.
Преобразуйте временные ряды с помощью приложения Econometric Modeler
Преобразуйте данные временных рядов в интерактивном режиме.
Взять несезонное различие временных рядов.
Несезонное и сезонное дифференцирование
Применить как несезонное, так и сезонное дифференцирование с помощью полиномиальных объектов оператора задержки.
Оценка скользящего среднего тренда
Оцените долгосрочный тренд с помощью симметричной функции скользящего среднего.
Сезонная корректировка с использованием стабильного сезонного фильтра
Десеасонализуйте временные ряды с помощью стабильного сезонного фильтра.
Сезонная регулировка с использованием S (n, m) сезонных фильтров
Примените сезонные фильтры для десеасонализации временных рядов.
Оцените несезонные и сезонные компоненты тренда с помощью параметрических моделей.
Использование фильтра Ходрика-Прескотта для воспроизведения их исходного результата
Используйте фильтр Ходрика-Прескотта, чтобы разложить временные ряды.
Задайте полиномы оператора задержки
Создайте полиномиальные объекты оператора задержки.
Концепции
Эконометрическое моделирование
Осмыслите методы выбора модели и Econometrics Toolbox™ функций.
Обзор приложения Econometric Modeler
Приложение Econometric Modeler является интерактивным инструментом для визуализации и анализа одномерных данных временных рядов.
Стохастические характеристики процесса
Осмыслите определение, формы и свойства стохастических процессов.
Определите, какие преобразования данных подходят для вашей задачи.
Trend-Stationary и Difference-Stationary Процессы
Определите характеристики нестационарных процессов.
Узнайте о разделении временных рядов на детерминированные тренды, сезонные и нерегулярные компоненты.
Некоторые временные ряды разлагаются на различные компоненты тренда. Чтобы оценить компонент тренда, не делая параметрических предположений, можно рассмотреть использование фильтра.
Можно использовать сезонный фильтр (скользящее среднее значение), чтобы оценить сезонный компонент временных рядов.
Сезонная корректировка - это процесс удаления неприятного периодического компонента. Результатом сезонной корректировки являются десесонализированные временные ряды.
Фильтр Ходрика-Прескотта (HP) является специализированным фильтром для оценки тренда и делового цикла (без сезонного компонента).
Временные базовые разделы для оценки модели ARIMA
Когда вы подбираете модель временных рядов к данным, отстающие члены в модели требуют инициализации, обычно с наблюдениями в начале выборки.
