主要内容
数据集和例子
Econometrics Toolbox™包括以下表格中的样本数据集和特色示例。
通常，数据集包含单独的数据变量、带有引用的描述变量，以及适当地封装数据集及其描述的表或时间表。要将数据集加载到工作区中，请在命令行中输入
负载DataSetName
DataSetName| 数据集名 | 描述 |
|---|---|
Data_Canada |
加拿大通货膨胀和利率，1954-1994年 |
Data_Consumption |
1927-1962年美国的食品消费 |
Data_CreditDefaults |
投资级公司债券违约和四个预测因素，1984-2004年 |
Data_Danish |
丹麦股票回报，债券收益率，1922-1999年 |
Data_DieboldLi |
1972-2000年，美国财政部零息债券收益率和宏观经济因素表现不佳 |
Data_ElectricityPrices |
模拟2010-2013年每日电力现货价格 |
Data_EquityIdx |
美国股票指数，1990-2001 |
Data_FXRates |
1979-1998年货币汇率 |
Data_GDP |
美国国内生产总值，1947-2005 |
Data_GlobalIdx1 |
全球大盘股指数，1993-2003年 |
Data_GNP |
美国国民生产总值，1947-2005 |
Data_Income1 |
关于收入和教育的模拟数据 |
Data_Income2 |
按受教育程度划分的八个劳动力年龄类别的平均年收入 |
Data_JAustralian |
约翰森的澳大利亚数据，1972-1991年 |
Data_JDanish |
约翰森的丹麦数据，1974-1987年 |
Data_MarkPound |
1984-1991年德国马克/英镑汇率 |
Data_NelsonPlosser |
Nelson和Plosser的宏观经济系列，1860-1970年 |
Data_Recessions |
美国经济衰退的开始和结束日期，1857-2011年 |
Data_SchwertMacro |
Schwert的宏观经济系列，1947-1985 |
Data_SchwertStock |
1871-2008年美国股票价格指数 |
Data_TBill |
1947-2005年三个月美国国库券二级市场利率 |
Data_USEconModel |
美国宏观经济系列，1947-2009 |
Data_USEconVECModel |
1957-2016年美国宏观经济系列以及国会预算办公室对未来10年的预测 |
加载数据集后，您可以通过输入显示该数据集的信息，例如变量的含义描述在命令行。
要打开Econometrics Toolbox特色示例的脚本，请在命令行中输入
openExample(“经济学/ExampleName”)
ExampleName是该表中一个特色示例的名称。
| 实例名称 | 标题 | 描述 |
|---|---|---|
Demo_ClassicalTests |
经典模型错误描述测试 | 执行经典模型错误描述测试 |
Demo_DieboldLiModel |
应用状态空间方法分析Diebold-Li收益率曲线模型 | 利用状态空间模型和卡尔曼滤波对美国国库券月收益率曲线时间序列的Diebold-Li收益率-only模型和收益率-宏观模型进行分析。 |
Demo_HPFilter |
使用Hodrick-Prescott过滤器复制他们的原始结果 | 用Hodrick-Prescott滤波器重现原始结果 |
Demo_RiskFHS |
利用自举和过滤历史模拟评估市场风险 | 采用自举法和历史模拟过滤法对市场风险进行评估 |
Demo_RiskEVT |
运用极值理论和copula方法评估市场风险 | 运用极值理论和关联函数对市场风险进行评估 |
Demo_TSReg1 |
时间序列回归I:线性模型 | 介绍多元线性回归模型的基本假设 |
Demo_TSReg2 |
时间序列回归II:共线性和估计方差 | 预测器之间的相关性检测和大估计方差的适应问题 |
Demo_TSReg3 |
时间序列回归III:有影响的观察 | 在时间序列数据中检测有影响的观测，并调整其对多元线性回归模型的影响 |
Demo_TSReg4 |
时间序列回归IV:伪回归 | 研究趋势变量、伪回归和多元线性回归模型的适应方法 |
Demo_TSReg5 |
时间序列回归V:预测器选择 | 为多元线性回归模型选择一组具有高统计意义的预测因子 |
Demo_TSReg6 |
时间序列回归VI:残留诊断 | 评估模型假设，并通过检查一系列残差来调查重新规范的机会 |
Demo_TSReg7 |
时间序列回归VII:预测 | 介绍从多元线性回归模型中产生有条件和无条件预测的基本设置 |
Demo_TSReg8 |
时间序列回归VIII:滞后变量和估计偏差 | 检验滞后预测器如何影响多元线性回归模型的最小二乘估计 |
Demo_TSReg9 |
时间序列回归IX:滞后顺序选择 | 说明多元线性回归模型的预测者历史选择 |
Demo_TSReg10 |
时间序列回归X:广义最小二乘和HAC估计 | 在存在异方差或自相关创新时，估计时间序列数据的多元线性回归模型 |
Demo_USEconModel |
美国经济模型 | 使用VEC模型对美国经济进行建模，作为Smets-Wouters DSGE宏观经济模型的线性替代 |
ModelAndSimulateElectricitySpotPricesUsingSkewNormalExample |
利用偏正态分布模型模拟电力现货价格 | 利用拟合历史数据的时间序列模型来模拟电力现货价格的未来行为，并利用偏正态分布来模拟创新过程。 |
相关的话题
您也可以从以下列表中选择一个网站:
