表示时间序列模型使用计量经济学的工具箱对象
模型对象
计量经济学工具箱™包括许多模型对象，用于表示各种离散时间，时间序列模型。所支持的金宝app模型是单变量或多变量，线性或非线性，标准或贝叶斯。模型规范测试(参见规范测试)，经济理论，或者您的分析目标可以为您的数据建议一个或一组模型。
在预处理数据、运行规格测试并选择一组候选模型之后，在MATLAB中创建最能代表模型的对象®继续你的分析。创建对象的方式取决于对象类型。一般来说，你创建一个模型对象通过使用对象的名称调用对象并为相应的对象提供值模型参数．模型包含两种主要类型的参数:模型基础设施参数，如模型维数或滞后数，以及可估计的参数，如系数和误差方差。对象中存储参数值和其他信息模型属性．通过将模型和可能的其他输入(如数据)传递给对象的功能．
下表包含了计量经济学工具箱中可用的对象。
单变量线性模型对象
该表包含表示单变量线性模型的可用对象。属性可以创建一些模型计量经济学建模师应用程序。
多元线性模型对象
该表包含表示多元线性模型的可用对象。
非线性模型对象
计量经济学工具箱中包含的非线性模型是非线性的，因为至少有一个模型参数或系数是时变的。状态切换模型和时变状态空间模型都具有这一特征。该表包含了表示多元非线性模型的可用对象。
| 描述 | 对象 | 笔记 | 计量经济学建模器支持?金宝app |
|---|---|---|---|
| 离散状态阈值切换动态回归模型 | tsVAR |
一个tsVAR对象是构成的华宇电脑或varm对象，指定每种状态下的动态结构阈值对象，指定切换机制(请参见其他模型）. |
没有 |
| 离散态马尔可夫切换动态回归模型 | msVAR |
一个msVAR对象是构成的华宇电脑或varm对象，指定每种状态下的动态结构dtmc对象，指定切换机制(请参见其他模型）. |
没有 |
| 标准的连续状态空间模型，可选择包含外生预测变量 | 舰导弹 |
您可以通过提供自定义函数显式或隐式地指定系数矩阵 | 没有 |
| 具有弥散初始状态的连续状态空间模型，可选地包含外生预测变量 | dssm |
您可以通过提供自定义函数显式或隐式地指定系数矩阵 | 没有 |
贝叶斯模型对象
计量经济学工具箱包括表示一些可用模型的贝叶斯视图的对象。贝叶斯模型对象指定模型的参数形式和参数的先验分布。
贝叶斯线性回归模型对象。贝叶斯线性回归模型对象指定了单变量响应变量的线性回归模型以及回归系数和扰动方差的联合先验分布。除了标准的贝叶斯线性回归，还有几个对象实现了贝叶斯预测器选择。
该表包含了表示贝叶斯线性回归模型的可用对象。要创建贝叶斯线性回归模型对象，可以按名称调用对象或使用bayeslm函数。
| 描述 | 对象 | 计量经济学建模器支持?金宝app |
|---|---|---|
| 正-逆-共轭先验模型。回归系数和扰动方差是相互依赖的随机变量。 | conjugateblm |
没有 |
| 正-逆-半共轭先验模型。回归系数和扰动方差是独立的随机变量。 | semiconjugateblm |
没有 |
| 联合先验分布与扰动方差的倒数成正比。 | diffuseblm |
没有 |
| 联合先验分布由各自分布中的随机样本指定。 | empiricalblm |
没有 |
| 联合先验分布在你编写的自定义函数中指定。 | customblm |
没有 |
| 贝叶斯套索回归 | lassoblm |
没有 |
| 随机搜索变量选择。回归系数和扰动方差为相关随机变量(先验分布和后验分布为共轭分布)。 | mixconjugateblm |
没有 |
| 科学价值。回归系数和扰动方差为独立随机变量(先验分布和后验分布为半共轭分布)。 | mixsemiconjugateblm |
没有 |
贝叶斯VAR模型。贝叶斯VAR模型对象指定了多元响应变量的VAR模型以及线性系数矩阵和创新协方差矩阵的联合先验分布。该表包含了表示贝叶斯VAR模型的可用对象。要创建贝叶斯VAR模型对象，可以按名称调用对象或使用bayesvarm函数。
| 描述 | 对象 | 计量经济学建模器支持?金宝app |
|---|---|---|
| 法共轭优先于系数和固定协方差 | normalbvarm |
没有 |
| 矩阵-法向-逆- wishart共轭先验模型。VAR系数和创新协方差是相互依赖的随机变量。 | conjugatebvarm |
没有 |
| 矩阵-法向-逆- wishart半共轭先验模型。VAR系数和创新协方差是独立的随机变量。 | semiconjugatebvarm |
没有 |
| 联合先验分布与创新协方差行列式的倒数成正比。 | diffusebvarm |
没有 |
| 联合先验分布由各自分布中的随机样本指定。 | empiricalbvarm |
没有 |
贝叶斯状态空间模型。贝叶斯状态空间模型对象指定了一个线性高斯状态空间模型、多元响应变量和参数的联合先验分布。要创建贝叶斯状态空间模型对象，请调用bssm函数。您编写的自定义函数确定状态空间模型的结构和参数的联合先验分布。
其他模型
计量经济学工具箱包括几个对象，您不能直接适合数据，但对于实验，表征和可视化动态系统是有用的。该表包含可选对象。
模型属性
模型对象包含描述模型和执行操作(如估计和预测)所需的所有信息。该信息依赖于模型，但它可以包括以下数量:
模型的参数形式
模型参数的个数(如模型的度)
创新分布(高斯分布或学生分布)t）
初始化模型所需的预采样数据量
这样的信息是属性模型的，它们存储为字段在模型对象。这样，模型对象就类似于MATLAB数据结构(结构体数组)。
所有模型对象都具有与其所代表的计量经济模型相对应的属性。每个属性都有一个预定义的名称，不能更改。
例如,华宇电脑金宝app支持条件平均模型(乘法和加法AR, MA, ARMA, ARIMA和ARIMAX过程)。每一个华宇电脑模型对象具有这些属性，并显示了它们对应的名称。
| 属性名 | 属性描述 |
|---|---|
常数 |
模型常数 |
基于“增大化现实”技术 |
非季节性AR系数 |
妈 |
非季节性MA系数 |
特别行政区 |
季节AR系数(在乘法模型中) |
SMA |
季节MA系数(在乘法模型中) |
D |
非季节差异程度 |
季节性 |
季节差异程度 |
方差 |
创新分布的方差 |
分布 |
创新分布的参数族 |
P |
初始化模型的AR组件所需的预采样数据量 |
问 |
初始化模型的MA组件所需的预采样数据量 |
创建模型对象
通过使用模型的创建函数并为模型属性赋值来创建模型对象。对象需要模型基础结构参数的值，这些值要么直接指定，要么由其他输入推断。可估计的参数可以指定或不指定。创建函数将默认值分配给您没有指定或不能指定的任何属性。
提示
了解您所创建的任何模型的默认属性值是一种很好的实践。
你可以完全指定通过指定所有参数值来建立模型部分指定通过只提供所需的值，模型基础结构参数和可选的一些可估计参数的模型。在大多数情况下，当可估计参数的值为时，将其配置为用于估计南，这是大多数模型可估计参数的默认值。有些对象接受指定模型形式的自定义函数。大多数对象支持参数估计。金宝app
例如，要创建表示特定ARIMA模型的模型对象，请使用华宇电脑函数，并指定至少自回归和移动平均多项式度和非季节积分度。该函数创建对应类型(华宇电脑)，如图所示。
您可以像处理MATLAB中的任何其他变量一样处理模型对象。例如，您可以为对象变量分配一个名称，在MATLAB工作区中查看它，并通过键入其名称在命令窗口中显示其值。
当一个模型对象存在于工作空间中时，在工作空间窗口中双击它的名称以打开变量编辑器。变量编辑器显示所有模型属性及其名称。此图像显示了包含华宇电脑模型命名Mdl．
每个属性名都被赋值。您可以使用点表示法访问或重新分配可写属性，例如，Mdl。常数= NaN;
除了具有预定义的名称外，每个模型属性还具有预定义的数据类型。赋值或修改属性值时，赋值必须与属性数据类型一致。例如，华宇电脑属性具有这些数据类型。
| 属性名 | 属性数据类型 |
|---|---|
常数 |
标量 |
基于“增大化现实”技术 |
单元阵列 |
妈 |
单元阵列 |
特别行政区 |
单元阵列 |
SMA |
单元阵列 |
D |
非负整数 |
季节性 |
非负整数 |
方差 |
积极的标量 |
分布 |
结构体数组 |
P |
非负整数(不能指定) |
问 |
非负整数(不能指定) |
指定AR(2)模型
为了说明属性值的分配，可以考虑指定AR(2)模型
其中创新是独立同分布的正态随机变量，均值为0，方差为0.2。因为方程是一个条件平均模型，使用华宇电脑创建一个表示模型的对象。通过使用名称-值对参数为模型属性赋值。
这个模型有两个AR系数，0.8和-0.2。将这些值赋给属性基于“增大化现实”技术作为单元格数组，{0.8, -0.2}．赋值0.2来方差,0来常数．您不需要将值赋给分布因为默认的创新分布是“高斯”．没有MA术语、季节术语或集成程度，因此不要为这些属性赋值。不能为属性指定值P而且问．
总之，指定模型如下:
Mdl = arima(基于“增大化现实”技术的{0.8, -0.2},“方差”, 0.2,“不变”, 0)
描述:“arima(2,0,0)模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 2 D: 0 Q: 0常数:0 AR:{0.8 -0.2}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:0.2
输出显示所创建的模型的值，Mdl．注意这个属性季节性不在输出中。季节性仅显示与季节集成的模型。然而，该属性仍然存在，如在变量编辑器中所见。
Mdl对每个人都有价值华宇电脑属性，即使该规范只包含三个。华宇电脑为未指定的属性指定默认值。的价值特别行政区，妈,SMA为空单元格数组，因为模型没有季节项或MA项。的价值D而且季节性是0因为没有非季节性或季节性的差异。华宇电脑集:
P等于2，初始化AR(2)模型所需的预采样观测数。问等于0因为模型中没有MA组件(即，不需要预样创新)。
指定GARCH(1,1)模型
作为另一个例子，考虑指定GARCH(1,1)模型
在哪里
假设 遵循标准正态分布。
该模型有一个GARCH系数(对应滞后方差项)和一个ARCH系数(对应滞后创新平方项)，均为未知值。要指定此模型，输入:
Mdl = garch(“四国”南,“拱”南)
描述:“garch(1,1)条件方差模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 1 Q: 1常量:NaN GARCH: {NaN} at lag [1] ARCH: {NaN} at lag[1]偏移量:0
常数项的默认值为also南．参数与南在您可以预测或模拟模型之前，需要估计值或以其他方式指定值。还有一个简写语法来创建默认的GARCH(1,1)模型:
Mdl = garch(1,1)
描述:“garch(1,1)条件方差模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 1 Q: 1常量:NaN GARCH: {NaN} at lag [1] ARCH: {NaN} at lag[1]偏移量:0
该简写语法返回一个GARCH模型，该模型具有一个GARCH系数和一个ARCH系数(默认值)南值。
检索模型属性
现有模型中的属性值是可检索的。与模型一起工作就像与结构体数组，因为您可以使用点表示法访问模型属性。也就是说，键入模型名称，然后是属性名称，以“。”(一段时间)。
例如，考虑华宇电脑AR(2)规范的模型:
Mdl = arima(基于“增大化现实”技术的{0.8, -0.2},“方差”, 0.2,“不变”, 0);
来显示属性的值基于“增大化现实”技术对于创建的模型，输入:
arCoefficients = Mdl。基于“增大化现实”技术
arCoefficients =1×2单元格数组{[0.8000]} {[-0.2000]}
基于“增大化现实”技术是单元格数组，因此必须使用单元格数组语法。系数单元格数组是滞后索引的，所以进入
secondARCoefficient = Mdl。基于“增大化现实”技术的{2}
secondARCoefficient = -0.2000
返回滞后2时的系数。你也可以将任何属性值赋给一个新变量:
ar = Mdl。基于“增大化现实”技术
基于“增大化现实”技术的=1×2单元格数组{[0.8000]} {[-0.2000]}
修改模型属性
您还可以使用点表示法修改模型属性。例如，考虑以下AR(2)规范:
Mdl = arima(基于“增大化现实”技术的{0.8, -0.2},“方差”, 0.2,“不变”, 0)
描述:“arima(2,0,0)模型(高斯分布)”分布:名称= "高斯" P: 2 D: 0 Q: 0常数:0 AR:{0.8 -0.2}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:0.2
所创建的模型具有默认的高斯创新分布。改变创新分布为学生的t8个自由度的分布。的数据类型分布是一个结构体数组中。
Mdl。Distribution = struct(“名字”，“t”，“景深”, 8)
Mdl = arima属性:描述:“arima(2,0,0)模型(t分布)”分布:名称= "t"， DoF = 8 P: 2 D: 0 Q: 0常数:0 AR:{0.8 -0.2}在滞后时[1 2]SAR: {} MA: {} SMA:{}季节性:0 Beta: [1×0]方差:0.2
的变量Mdl相应更新。
对象的功能
对象函数是接受模型对象作为输入并对模型和其他输入执行操作的函数。在计量经济学工具箱中，这些表示计量经济学分析工作流中的步骤的函数接受工具箱中包含的大多数对象:
估计预测模拟
适合数据的模型共用这三种方法，但是工具箱中的模型对象可以有其他对象函数。
对象函数可以区分模型对象(例如，一个对象)华宇电脑模型vs. agarch模型)。也就是说，一些对象函数接受不同的可选输入，并根据输入的模型类型返回不同的输出。
通过输入，例如，查找特定模型的对象函数参考页，医生arima /估计．
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