开始吧OuthoMetrics工具箱

OuthoMetrics Toolbox™提供用于分析和建模时间序列数据的功能。它为模型选择提供了广泛的可视化和诊断，包括用于自相关和异形体的测试，单位根系和具有实质性，协整，因果关系和结构变化。您可以使用各种建模框架估算，模拟和预测经济系统。这些框架包括回归，Arima，状态空间，GARCH，多元var和VEC，以及切换模型。该工具箱还提供贝叶斯的工具，用于开发从新数据学习的时变模型。

教程

• Commoumetric Modeler App概述
  

  计量计量Modeler应用程序是一种用于可视化和分析单变量时间序列数据的交互式工具。

• 估计乘法Arima模型
  

  估计乘法季节性Arima模型。

• 估计具有乘法的Arima错误的回归模型
  

  拟合具有乘法Alima误差的回归模型与数据使用估计。

• 估计条件均值和方差模型
  

  估计复合条件均值和方差模型。

• 实施贝叶斯线性回归
  

  结合标准贝叶斯线性回归的现有模型和数据来估计后部分布特征或执行贝叶斯预测器选择。两者的工作流量都会产生很适合进一步分析的后模型，例如预测。

• CPI和失业率的拟合型号
  

  估计由消费者价格指数和失业率组成的var模型。

• 创建具有未知参数的状态空间模型
  

  显式并隐式地创建具有未知参数的状态空间模型。

• 估算时间不变状态空间模型
  

  从已知模型生成数据，指定包含对应于数据生成过程的未知参数的状态空间模型，然后将状态空间模型适合数据。

关于经济学

• 随机工艺特征
  

  了解随机过程的定义，形式和属性。

• 经济学造型
  

  了解模型选择技术和OuthoMetrics工具箱功能。

• OuthoMetrics工具箱模型对象，属性和对象功能
  

  了解如何使用Oufformetrics工具箱模型对象创建和工作。