主要内容
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 | 分析和模型计量时间序列 |
班级
LagOp |
创建滞后算子多项式 |
职能
例子和如何做
在MATLAB中准备时间序列数据®命令行，然后将该集导入Econometric Modeler。
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。
以时间序列的非季节性差异为例。
应用非季节性和季节性差异使用滞后算子多项式对象。
使用对称移动平均函数估计长期趋势。
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对象。
概念
理解模型的选择技术和经济计量工具箱™功能。
econometricmodeler应用程序是一个可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。
理解随机过程的定义、形式和性质。
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。
一些时间序列可以分解成各种趋势成分。要估计趋势成分而不做参数假设，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。
Hodrick-Prescott (HP)过滤器是一种专门用于趋势和商业周期估计的过滤器(没有季节性成分)。
当你安装一个时间序列模型数据，模型中的滞后项需要初始化，通常在样品开始观察。
特色例子
你也可以从以下列表中选择一个网站:
