Предварительная обработка данных

Формат, график и преобразование данных временных рядов

Приложения

Econometric ModelerАнализируйте и моделируйте эконометрические временные ряды

Классы

LagOpСоздайте полином оператора задержки

Функции

hpfilterФильтр Ходрика-Прескотта для трендовых и циклических компонентов
price2retПреобразуйте цены в возвраты
ret2priceПреобразование возвратов в цены
recessionplotНаложите полосы рецессии на график временных рядов
isStableОпределите стабильность полинома оператора задержки
reflectОтражайте полиномиальные коэффициенты оператора задержки вокруг нуля задержки
toCellArrayПреобразуйте 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.

Несезонное дифференцирование

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.

Параметрическая оценка тренда

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.

Преобразования данных

Определите, какие преобразования данных подходят для вашей задачи.

Trend-Stationary и Difference-Stationary Процессы

Определите характеристики нестационарных процессов.

Разложение временных рядов

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

Фильтр скользящего среднего

Некоторые временные ряды разлагаются на различные компоненты тренда. Чтобы оценить компонент тренда, не делая параметрических предположений, можно рассмотреть использование фильтра.

Сезонные фильтры

Можно использовать сезонный фильтр (скользящее среднее значение), чтобы оценить сезонный компонент временных рядов.

Сезонная корректировка

Сезонная корректировка - это процесс удаления неприятного периодического компонента. Результатом сезонной корректировки являются десесонализированные временные ряды.

Фильтр Ходрика-Прескотта

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.

Рекомендуемые примеры