Тестирование спецификации
Приложения
| Econometric Modeler | Анализируйте и смоделируйте эконометрические временные ряды |
Функции
Темы
Стационарность
Модульная корневая нестационарность
Узнать, как смоделировать модульный корневой процесс или протестировать на один.
Оцените стационарность временных рядов Используя Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените, являются ли временные ряды модульным корневым процессом с помощью статистических тестов гипотезы.
Проведите модульные корневые тесты на данных временных рядов.
Оцените стационарность временных рядов
Проверяйте, являются ли линейные временные ряды модульным корневым процессом.
Корреляция
Реализуйте выбор модели поля-Jenkins и оценку Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме реализуйте методологию Поля-Jenkins, чтобы выбрать соответствующее количество задержек для условной средней модели. Затем подбирайте модель к данным и экспортируйте предполагаемую модель в командную строку, чтобы сгенерировать прогнозы.
Методология Поля-Jenkins является процессом с пятью шагами для идентификации, выбора и оценки условных средних моделей (для дискретных, одномерных данных временных рядов).
Используйте методологию Поля-Jenkins, чтобы выбрать модель ARIMA.
Обнаружьте последовательную корреляцию Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените последовательную корреляцию для спецификации модели или выбор модели Box-Jenkins путем графического вывода автокорреляции и частичных автокорреляционных функций (ACF и PACF) и путем проведения Q-тестов Ljung-поля.
Оцените ACF и PACF, или проведите Q-тест Ljung-поля.
Автокорреляция и частичная автокорреляция
Автокорреляция и частичная мера по автокорреляции являются линейной зависимостью переменной с собой в двух моментах времени.
Q-тест Ljung-поля является количественным способом протестировать на автокорреляцию в нескольких задержках совместно.
Heteroscedasticity
Обнаружьте эффекты ДУГИ Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените, имеет ли ряд энергозависимость, кластеризирующуюся путем осмотра коррелограмм квадратов остатков и путем тестирования на значительные задержки ДУГИ.
Протестируйте на автокорреляцию в квадратах остатков или проведите тест ДУГИ Энгла.
Тест ДУГИ Энгла является тестом множителя Лагранжа, чтобы оценить значение эффектов ДУГИ.
Структурное изменение
Проверяйте предположения модели на критерий Чоу
Проверяйте предположения модели на критерий Чоу.
Оцените степень критерия Чоу с помощью симуляции Монте-Карло.
Коллинеарность
Оцените коллинеарность среди нескольких рядов Используя приложение Econometric Modeler
В интерактивном режиме оцените сильные места и источники коллинеарности среди нескольких рядов при помощи диагностики коллинеарности Белсли.
Коинтеграция
Векторная авторегрессия (VAR) модели
Изучите характеристики векторных моделей авторегрессии и как создать их.
Коинтеграция и анализ исправления ошибок
Узнайте о cointegrated временных рядах и моделях исправления ошибок.
Идентификация одного отношений Cointegrating
Тест Энгла-Грейнджера для коинтеграции и ее ограничений.
Идентификация нескольких отношений Cointegrating
Узнайте о тесте Йохансена для коинтеграции.
