recessionplot

加载Data_Unemployment.mat数据集,其中包含一系列月度美国失业率从1954年到1998年。

负载Data_Unemployment

的变量数据和日期,出现在工作区中。更多细节的数据输入描述。

数据是一个45-by-12矩阵的失业率。的行数据连续多年,其对应列对应连续个月;数据(j,k)月的失业率k每年的j。代表数据作为常规的向量时间序列数据通过置换矩阵,然后垂直连接的列的结果。

Data =数据”;联合国=数据(:);

日期是一个数值向量的45连续采样。创建一个datetime向量扩展日期包括所有个月在每年。

Y = repmat(日期',12日1);Y = Y (:);M = repmat((1:12),长度(日期),1);D = 1(长度(联合国),1);t = datetime (Y、M, D);

或者,您可以使用calmonths函数来有效地包括所有个月在每年。

tspan = datetime([日期(1);日期(结束)]、[1;12]、[1;1);t = (tspan (1): calmonths (1): tspan (2) ';

情节失业率系列。覆盖乐队统计局报告的衰退时间。

图绘制(t,联合国recessionplot ylabel (”率(%))标题(“失业率”)

时期的衰退似乎突然发生,相对失业率的大幅增加。

覆盖衰退乐队在时间序列图,然后返回处理经济衰退的乐队改变乐队的颜色和不透明度。

加载Data_CreditDefaults.mat数据集,其中包含一系列信贷违约率和几个预测系列从1984年到2004年每年测量。

负载Data_CreditDefaults

的变量数据和日期,出现在工作区中。更多细节的数据输入描述。

数据是一个包含系列21-by-5数字矩阵。提取预测系列,包括第一个四列。

X =数据(:,1:4);

日期是一个数值向量包含21个抽样。转换日期到一个datetime向量。假设系列测量在今年年底。

T =元素个数(日期);日期= 31[12][日期。*的(T, 2)];日期= datetime(日期);

绘制预测系列。覆盖衰退乐队乐队并返回处理。改变乐队的颜色红色和减少不透明度到0.1。

图;情节(日期,X,“线宽”2);包含(“年”);ylabel (“水平”);hBands = recessionplot;集(hBands,“FaceColor”,“r”,“FaceAlpha”,0.1);