Преобразуйте временные ряды с помощью приложения Econometric Modeler

Приложение Econometric Modeler позволяет вам преобразовать данные временных рядов на основе детерминированных или стохастических трендов, которые вы видите на графиках или выводах теста гипотезы. Доступными преобразованиями в приложении являются логарифмическое сезонное и несезонное различие, и линейная детренд. Эти примеры показывают, как применить каждое преобразование к данным временных рядов.

Применение преобразования журнала к данным

В этом примере показано, как стабилизировать временные ряды, изменчивость которого растет с уровнем ряда, путем применения преобразования журнала. Набор данных Data_Airline.mat содержит ежемесячные подсчеты пассажиров авиакомпании.

В командной строке загрузите Data_Airline.mat набор данных.

load Data_Airline

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.

  2. В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.

  3. Нажмите Import.

Переменная PSSG появляется на панели Time Series, и его график временных рядов находится в Time Series Plot(PSSG) окне рисунка.

Подбор модели SARIMA (0,1,1) × (0,1,1) 12 к данным на уровнях:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Models, щелкните стреле, чтобы отобразить галерею моделей.

  2. В галерее моделей, в ARMA/ARIMA Models разделе, нажмите SARIMA.

  3. В диалоговом окне SARIMA Model Parameters на вкладке Lag Order:

    • Nonseasonal раздел

      1. Установите Degrees of Integration значение 1.

      2. Установите Moving Average Order значение 1.

      3. Снимите флажок Include Constant Term.

    • Seasonal раздел

      1. Установите Period значение 12 для указания ежемесячных данных.

      2. Установите Moving Average Order значение 1.

      3. Установите флажок Include Seasonal Difference.

  4. Нажмите Estimate.

Переменная модели SARIMA_PSSG появится на панели Models, его значение появится на панели Preview, а сводные данные оценок появятся в Model Summary(SARIMA_PSSG) документе.

Распространение невязок увеличивается с уровнем данных, что свидетельствует о гетероскедастичности.

Примените преобразование журнала к PSSG:

  1. На панели Time Series выберите PSSG.

  2. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Log.

Преобразованная переменная PSSGLog появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSGLog) окне рисунка.

Экспоненциальный рост появляется удаленным из ряда.

С PSSGLog выбранный на панели Time Series, подгонка модели SARIMA (0,1,1) × (0,1,1) 12 к записанной серии с помощью тех же настроек диалогового окна, которые вы использовали для PSSG. Сводные данные оценок появятся в Model Summary(SARIMA_PSSGLog) документе.

Распространение невязок, по-видимому, не изменяется систематически с уровнями данных.

Стабилизируйте временные ряды, используя несезонное дифференцирование

Этот пример показывает, как стабилизировать временные ряды с помощью нескольких несезонных операций различий. Набор данных, который хранится в Data_USEconModel.mat, содержит валовой внутренний продукт (ВВП) США, измеряемый ежеквартально, среди других серий.

В командной строке загрузите Data_USEconModel.mat набор данных.

load Data_USEconModel

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.

  2. В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.

  3. Нажмите Import.

Переменные, включая GDP, появится на панели Time Series, а график временных рядов всех рядов появится в Time Series Plot(COE) окне рисунка.

На панели Time Series дважды кликните мышью GDP. График временных рядов GDP появляется в Time Series Plot(GDP) окне рисунка.

Серия, по-видимому, растет без привязки.

Примените первое различие к GDP. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Difference.

На панели Time Series переменная, представляющая дифференцированный ВВП (GDPDiff) появляется. График временных рядов дифференцированного ВВП появляется в Time Series Plot(GDPDiff) окне рисунка.

Серия дифференцированных ВВП, по-видимому, растет без ограничений после 1970 года.

Применить второе различие к ВВП путем дифференцирования ВВП. С GDPDiff на панели Time Series, на вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Difference.

На панели Time Series переменная, представляющая преобразованный дифференцированный ВВП (GDPDiffDiff) появляется. График временных рядов дифференцированного ВВП появляется в Time Series Plot(GDPDiffDiff) окне рисунка.

Трансформированный дифференцированный ряд ВВП выглядит стационарным, хотя и гетероскедастическим.

Преобразование цен в возвраты

В этом примере показано, как преобразовать несколько серий цен в возвраты. Набор данных, который хранится в Data_USEconModel.mat, содержит ВВП США и расходы на личное потребление, измеренные ежеквартально, среди других серий.

В командной строке загрузите Data_USEconModel.mat набор данных.

load Data_USEconModel

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.

  2. В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.

  3. Нажмите Import.

GDP и PCEC, помимо других серий, появляется на панели Time Series, а график временных рядов, содержащий все серии, появляется в окне рисунка.

На панели Time Series нажмите GDP, затем нажмите Ctrl и нажатие кнопки PCEC. Обе серии выбраны.

Перейдите на вкладку Plots и нажмите Time Series. График временных рядов GDP и PCEC появляется в Time Series Plot(GDP) окне рисунка.

Обе серии, по-видимому, растут без ограничений.

Преобразуйте цены ВВП и расходов на личное потребление в возвраты:

  1. Перейдите на вкладку Econometric Modeler. Убедитесь, что GDP и PCEC выделяются на панели Time Series.

  2. В Transforms разделе нажмите Log.

    На Time Series панели отображаются переменные, представляющие логарифмическую серию ВВП (GDPLog) и регистрируемую серию расходов на личное потребление (PCECLog).

  3. С GDPLog и PCECLog на панели Time Series, в разделе Transforms, нажмите Difference.

На Time Series панели отображаются переменные, представляющие возвраты ВВП (GDPLogDiff) и возвраты расходов на потребление (PCECLogDiff). График временных рядов ВВП и возвратов от расходов на личное потребление появляется в Time Series Plot(GDPLogDiff) окне рисунка.

На панели Time Series переименуйте GDPLogDiff и PCECLogDiff переменные. Нажмите GDPLogDiff дважды, чтобы выбрать его имя и ввести GDPReturns. Нажмите PCECLogDiff дважды, чтобы выбрать его имя и ввести PCECReturns.

Приложение обновляет имена всех документов, связанных с обоими возвратами.

Серия ВВП и личных расходов на потребление возвратов показаться стационарной, но наблюдения в каждой серии кажутся последовательно коррелированными.

Удаление сезонного тренда из временных рядов с помощью сезонного различия

Этот пример показывает, как стабилизировать временные ряды, демонстрирующие сезонное интегрирование, применяя сезонное различие. Набор данных Data_Airline.mat содержит ежемесячные подсчеты пассажиров авиакомпании.

В командной строке загрузите Data_Airline.mat набор данных.

load Data_Airline

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.

  2. В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.

  3. Нажмите Import.

Переменная PSSG появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSG) окне рисунка.

Устраните сезонный тренд, применив сезонное различие 12-го порядка. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, установите Seasonal равным 12. Затем нажмите Seasonal.

Преобразованная переменная PSSGSeasonalDiff появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSGSeasonalDiff) окне рисунка.

Трансформированный ряд, по-видимому, имеет несезонный тренд.

Устраните несезонный тренд, применив первое различие. С PSSGSeasonalDiff на панели Time Series, на вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Difference.

Преобразованная переменная PSSGSeasonalDiffDiff появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSGSeasonalDiffDiff) окне рисунка.

Преобразованный ряд выглядит стационарным, но наблюдения появляются последовательно коррелированными.

На панели Time Series переименуйте PSSGSeasonalDiffDiff переменная, дважды кликнув ее, чтобы выбрать ее имя и ввести PSSGStable.

Приложение обновляет имена всех документов, связанных с преобразованной серией.

Удалите детерминированный тренд из временных рядов

Этот пример показывает, как удалить детерминированный тренд с наименьшими квадратами из нестационарных временных рядов. Набор данных Data_Airline.mat содержит ежемесячные подсчеты пассажиров авиакомпании.

В командной строке загрузите Data_Airline.mat набор данных.

load Data_Airline

В командной строке откройте приложение Econometric Modeler.

econometricModeler

Также откройте приложение из галереи Apps (см. Econometric Modeler).

Импортируйте DataTable в приложение:

  1. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Import, нажмите.

  2. В Import Data окне в столбце Import? установите флажок для DataTable переменная.

  3. Нажмите Import.

Переменная PSSG появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSG) окне рисунка.

Примените преобразование журнала к ряду. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Log.

Преобразованная переменная PSSGLog появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSGLog) окне рисунка.

Идентифицируйте детерминированный тренд с помощью методом наименьших квадратов. Затем детрендируйте ряд путем удаления идентифицированного детерминированного тренда. На вкладке Econometric Modeler, в разделе Transforms, нажмите Detrend.

Преобразованная переменная PSSGLogDetrend появляется на панели Time Series, а его график временных рядов появляется в Time Series Plot(PSSGLogDetrend) окне рисунка.

PSSGLogDetrend по-видимому, не имеет детерминированного тренда, хотя и имеет заметный циклический тренд.

См. также

Похожие темы

Документация по Econometrics Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте