Переключающая Маркова модель динамической регрессии
Дискретное время модель Маркова, содержащая переключающий подмодели и динамической регрессии состояния
Markov-switching dynamic regression model описывает динамическое поведение переменных временных рядов в присутствии структурных пропусков или смен режима. Дискретная цепь Маркова (dtmc) представляет пробел дискретного состояния режимов и задает вероятностный механизм переключения среди режимов. Набор динамической регрессии (ARX или VARX) подмодели (arima или varm) описывает динамическое поведение временных рядов в режимах.
Чтобы создать переключающую Маркова модель динамической регрессии, смотрите msVAR.
Функции
развернуть все
Создайте модель
msVAR | Создайте переключающую Маркова модель динамической регрессии |
dtmc | Создайте дискретную цепь Маркова |
arima | Создайте одномерную авторегрессивную интегрированную модель (ARIMA) скользящего среднего значения |
varm | Создайте векторную модель (VAR) авторегрессии |
Подбирайте модель к данным
estimate | Подбирайте переключающую Маркова модель динамической регрессии к данным |
summarize | Обобщите переключающие Маркова результаты оценки модели динамической регрессии |
Выведите скрытые состояния
filter | Фильтрованный вывод действующих скрытых состояний в переключающих Маркова данных о динамической регрессии |
smooth | Сглаживавший вывод действующих скрытых состояний в переключающих Маркова данных о динамической регрессии |
Сгенерируйте симуляции Монте-Карло
simulate | Симулируйте демонстрационные пути переключающей Маркова модели динамической регрессии |
Сгенерируйте прогнозы
forecast | Предскажите демонстрационные пути из переключающей Маркова модели динамической регрессии |
