| Econometric Modeler | Анализируйте и моделируйте эконометрические временные ряды |
Нестационарность корня модуля измерения
Узнать, как смоделировать модуль корневой процесс или протестировать на единицу.
Оценка стационарности временных рядов с помощью Econometric Modeler
Интерактивно оцените, являются ли временные ряды модуля корневым процессом, используя статистические проверку гипотез.
Проведите модуль корневые тесты на данных временных рядов.
Оценка стационарности временных рядов
Проверьте, являются ли линейные временные ряды модуля корневым процессом.
Реализация выбора и оценки модели Box-Jenkins с помощью приложения Econometric Modeler
Интерактивно реализуйте методологию Box-Jenkins, чтобы выбрать соответствующее количество лагов для модели условного среднего. Затем подгоните модель к данным и экспортируйте предполагаемую модель в командную строку, чтобы сгенерировать прогнозы.
Методология Бокса-Дженкинса является пятиэтапным процессом для идентификации, выбора и оценки условных средних моделей (для дискретных, одномерных данных временных рядов).
Используйте методологию Box-Jenkins, чтобы выбрать модель ARIMA.
Обнаружение последовательной корреляции с помощью приложения Econometric Modeler
Интерактивно оцените последовательную корреляцию для спецификации модели или выбора модели Box-Jenkins путем построения графика автокорреляционных и частичных автокорреляционных функций (ACF и PACF) и проведением Q-тестов Ljung-Box.
Оцените ACF и PACF или проведите Q-тест Ljung-Box.
Автокорреляция и частичная автокорреляция
Автокорреляция и мера частичной автокорреляции является линейной зависимостью переменной с ней самой в двух точках времени.
Q-тест Ljung-Box является количественным способом проверки автокорреляции при нескольких лагах совместно.
Обнаружение эффектов ARCH с помощью приложения Econometric Modeler
Интерактивная оценка того, имеет ли серия кластеризацию волатильности, путем проверки коррелограмм квадратов невязок и тестирования на значительные лаги ARCH.
Тест на автокорреляцию в квадратах невязок или проведите тест ARCH Энгла.
Тест ARCH Engle является тестом множителя Лагранжа, чтобы оценить значимость эффектов ARCH.
Проверяйте допущения модели на Критерий Чоу
Проверьте допущения модели для критерия Чоу.
Оцените степень критерия Чоу с помощью симуляции Монте-Карло.
Оцените коллинеарность среди нескольких рядов с помощью приложения Econometric Modeler
Интерактивная оценка сильных сторон и источников коллинеарности среди нескольких рядов с помощью диагностики коллинеарности Белсли.
Узнать характеристики вектора моделей авторегрессии и как их создать.
Коинтеграция и анализ коррекции ошибок
Узнайте о коинтегрированных временных рядах и моделях коррекции ошибок.
Идентификация одиночных коинтегрирующих отношений
Тест Энгла-Грейнджера на коинтеграцию и ее ограничения.
Идентификация нескольких коинтегрирующих отношений
Узнайте о тесте Йохансена на коинтеграцию.
