这个例子展示了如何指定t为ARIMA模型的创新分布使用计量经济学建模师这个例子还展示了如何将模型与数据相匹配。数据集,存储在Data_JAustralian.mat
,包含从1972年和1991年开始测量的季度澳大利亚消费价格指数(CPI),以及其他时间序列。
在命令行中,加载Data_JAustralian.mat
数据集。
负载Data_JAustralian
转换表数据表
一个时间表:
的行名数据表
.
将采样时间转换为adatetime
向量。
通过将行与中的采样时间关联,将表转换为时间表日期
.
DataTable.Properties.RowNames = {};日期= datetime(日期,“ConvertFrom”,“datenum”,...“格式”,“ddMMMyyyy”,“场所”,“en_US”);DataTable = table2timetable(数据表,“RowTimes”、日期);
在命令行中,打开计量经济学建模师应用程序。
econometricModeler
或者,从应用程序库打开应用程序(见计量经济学建模师).
进口数据表
为应用程序:
在计量经济学建模师选项卡,进口部分中,点击.
在导入数据对话框中进口吗?列的复选框,选择数据表
变量。
点击进口.
的变量,包括加索尔
,出现在时间序列窗格中显示包含所有序列的时间序列图时间序列图(EXCH)图窗口。
创建一个时间序列图加索尔
通过双击加索尔
在时间序列窗格。
估计一个ARIMA(2,1,0)模型的对数季度澳大利亚CPI。指定一个t创新分布。(详情,请参阅使用计量模型应用程序实现Box-Jenkins模型选择和估计和使用计量模型应用程序执行ARIMA模型残留诊断.)
在时间序列窗格中,选择加索尔
时间序列。
在计量经济学建模师选项卡,模型部分中,点击华宇电脑.
在ARIMA模型参数对话框中延迟订单标签:
设置程度的集成来1
.
设置自回归秩序来2
.
单击创新分布按钮,然后选择t
.
点击估计.
模型变量ARIMA_PAU
出现在模型窗格中,其值将显示在预览窗格,其估计摘要将出现在模型总结(ARIMA_PAU)文档。
该应用程序估计t创新自由度(景深),以及模型系数和方差。