数据预处理
格式，情节和转换时间序列数据
应用
| 计量经济学建模 | 分析和计量经济模型的时间序列 |
类
LagOp |
创建滞后算多项式（LagOp）对象 |
功能
hpfilter |
Hodrick普里斯科特过滤器的趋势，周期成分 |
price2ret |
转换价格回报 |
ret2price |
转换返回到价格 |
recessionplot |
在时间序列图叠加衰退乐队 |
isStable |
确定滞后算子多项式的稳定性 |
反映 |
反映滞后算子多项式系数围绕零滞后 |
toCellArray |
转换滞后算多项式对象单元阵列 |
示例以及如何
在MATLAB准备时间序列数据®命令行，然后导入套入计量建模。
从MATLAB工作区或MAT文件到计量建模导入的时间序列数据。
交互式绘制变量和多变量的时间序列数据，然后与情节演绎和互动。
交互变换的时间序列数据。
以一个时间序列的非季节性差异。
同时适用于非季节性和季节性，使用差分滞后算子多项式的对象。
使用一个对称的移动平均函数估计长期的趋势。
Deseasonalize使用稳定季节性过滤器的时间序列。
应用季节过滤器deseasonalize时间序列。
估计使用参数化模型非季节性和季节性趋势的组件。
使用Hodrick普里斯科特过滤器来分解时间序列。
创建滞后算子多项式的对象。
概念
理解模型的选择技术和经济计量工具箱™功能。
计量经济建模应用程序是用于可视化和分析单变量的时间序列数据的交互式工具。
理解定义，形式和随机过程的性质。
确定哪些数据转换为适合于您的问题。
确定非平稳过程的特点。
了解分裂的时间序列为确定性趋势，季节和不规则成分。
有些时间序列分解成不同的组件趋势。为了估计不进行参数假设一个趋势成分，你可以考虑使用过滤器。
可以使用一个季节性过滤器（移动平均值）以估计时间序列的季节性成分。
季节调整是去除讨厌周期性分量的过程。季节性调整的结果是延长销售季的时间序列。
该Hodrick普里斯科特（HP）滤波器是趋势和商业周期的估计（无季节性成分）一个专门的过滤器。
精选示例
您还可以选择从下面的列表中的网站：
