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1、matlab金融工具箱1、http://spatial-econometrics.com/2、http://cn.mathworks.com/products/econometrics/关键特性·单变量ARMAX/GARCH复合模型,包括EGARCHGJR和其他变体·多元模拟和预测的VAR,VEC模型共合体·状态空间模型和卡尔曼滤波器进行参数估计·单位根测试(Dickey-FullerPhillips-Perron)和稳定性(Leybourne-McCabekps)·统计检验,包括似然比,LM,瓦尔德,Englea拱门,和Ljung-BoxQ·协整测试,包括Engle-Granger和约翰森
2、·诊断和公用事业,包括AIC/BIC模型选择和部分,汽车,和互关联·商业周期分析Hodrick-Prescott过滤器 26:17计量经济学导论的工具箱在这个网络研讨会,我们演示计量经济学工具箱中选择的特征。计量经济学工具允许您执行蒙特卡罗模拟和预测线性和非线性随机微分方程(sd)和建立单变量ARMAX/G时间序列建模计量经济学工具有助于识别的多步过程和测试单变量和多变量时间序列模型对金融和计量数据。工具箱支持完整的模型开发和分析工作流:·数据分析和预处理·模式识别·参数估计·模拟·预测商业周期分析使用Hodrick-Prescott过滤器使用Hodrick-Prescott过滤器来分析国民
3、生产总值周期性。单变量时间序列建模在计量经济学时间序列建模功能的工具箱是为了捕捉特征通常与金融和计量经济学的有关数据,包括数据和厚尾、波动集群、和杠杆效应。支持有条件的意思是模型包括:·自回归移动平均(ARMA)·自回归移动平均与外源输入(ARMAX)·自回归综合移动平均(ARIMA)和外源输入(ARIMAX)·回归与ARIMA错误条件支持条件方差模型包括:·广义自回归条件hetreroscedasticity(GARCH)·Glosten-Jagannathan-Runkle(GJR)·指数GARCH(EGARCH)第一计量经济学工具概述创建一个股票指数的预测时间序列模型。多个时间序列建模
4、计量经济学的工具箱支持多元时间序列分析为单变量模型通过扩展功能。支持模型包括:·向量自回归(VAR)·向量移动平均(VMA)·向量自回归移动平均(VARMA)·利用外源输入向量自回归移动平均(VARMAX)·向量纠错(VEC)美国经济建模开发一个小的宏观经济模型在手中的风格和伍特斯。模型识别和分析计量经济学工具,您可以选择通过指定一个模型结构和测试模型,确定模型,估算参数,并计算残差。各种各样的预处理和post-estimation诊断和测试支持这些分析,包括:·似然比,瓦尔德和拉格朗日乘子模型的测试规范·Akaike和贝叶斯信息准则模型的选择·Englea年代测试ARCH/GARCH效应的
5、存在·样本自相关、互相关和偏自相关函数·Ljung-BoxQ为自相关(混合)测试·Dickey-FullerPhillips-Perron单位根测试·kps和Leybourne-McCabe平稳性测试·Engle-Granger和约翰森测试协整·随机漫步的方差比检验纳斯达克综合指数价格系列的测试并返回(左)自相关和偏自相关。原始返回系列(右上角),没有任何关联和关联存在于方返回(右下角)。状态空间建模和参数估计计量经济学工具箱包括函数用于创建工具估算参数状态方程模型和基于这些和其他模型类型。状态空间建模计量经济学工具箱提供了建模时不变和时变函数,线性、高斯状态空间模型。您可以创建状态空间模型
6、与已知的参数值,进行蒙特卡罗模拟,生成的预测模型。对于模型未知参数值,您可以执行从完整的数据集或数据集参数估计使用卡尔曼滤波器与缺失的数据。实现Diebold李模型,包括估计模型的参数卡尔曼滤波器使用舰导弹模型。参数估计通过计量经济学的工具箱,您可以执行参数估计(也称为模型校准)的单变量ARMAX/GARCH复合模型、多变量VAR/VARX模型、多元VEC模型和状态空间模型。开发一种GARCH(1,1)模型和模型参数估计的纳斯达克每日返回的命令窗口。使用卡尔曼滤波器估计参数状态空间模型。蒙特卡罗模拟计量经济学工具允许您执行蒙特卡罗模拟生成预测分布的单个和多个时间序列模型,包括单变量ARMAX
7、/GARCH复合模型、多元VARMAX模型和状态空间模型。使用蒙特卡罗模拟预测结果。时间序列的历史纳斯达克指数价值和日常的回报(左)的输入garchsim函数,用于生成一个30天的提前预测分布与100种可能的路径(右)。预测你可以预测市场趋势做出预算,规划、投资、和政策决定。金融工具箱一个¢提供了基础处理金融时间序列数据,进行回归和参数估计有或没有缺失的数据,并模拟不同场景来评估风险。计量经济学工具扩展了此基
