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计量经济学的工具箱函数

按字母顺序列表按类别

数据预处理

`LagOp`	创建滞后算子多项式(LagOp)对象
`hpfilter`	霍德里克-普雷斯科特过滤器的趋势和周期性成分
`price2ret`	将价格转换为收益
`ret2price`	将收益换算成价格
`recessionplot`	在时间序列图上叠加衰退带
`趋于稳定`	确定滞后算子多项式的稳定性
`反映`	反映滞后算子多项式系数在滞后零附近
`toCellArray`	将滞后算子多项式对象转换为单元阵列

模型选择

规范测试

`archtest`	残差异方差恩格尔检验
`autocorr`	样本自相关
`parcorr`	样本偏自相关
`crosscorr`	样互相关
`corrplot`	情节变量的相关性
`lbqtest`	残差自相关的Ljung-Box q检验
`collintest`	Belsley共线性诊断
`adftest`	增强Dickey-Fuller测试
`kpsstest`	KPSS平稳性测试
`lmctest`	Leybourne-McCabe平稳性检验
`ppt`	单位根的菲利普斯-贝隆检验
`vratiotest`	随机游走方差比检验
`i10test`	配对整合与平稳性检验
`egcitest`	Engle-Granger协整检验
`jcitest`	Johansen协整检验
`jcontest`	约翰森约束测试
`chowtest`	Chow测试结构变化
`cusumtest`	结构变化的Cusum检验
`recreg`	递归线性回归

模型的比较

`aicbic`	或贝叶斯信息准则
`航空航天`	模型规范的拉格朗日乘数检验
`lratiotest`	模型规范的似然比检验
`waldtest`	模型规范的沃尔德测试
`arma2ar`	将ARMA模型转换为AR模型
`arma2ma`	将ARMA模型转换为MA模型
`var2vec`	将VAR模型转换为VEC模型
`vec2var`	将VEC模型转换为VAR模型

残留的诊断

`推断出`	推断ARIMA或ARIMAX模型残差或条件方差
`推断出`	利用ARIMA误差推断回归模型的创新之处
`推断出`	推断条件方差模型的条件方差
`推断出`	推断向量自回归模型(VAR)创新
`推断出`	推导向量误差修正(VEC)模型创新

Nonspherical模型

`华宇电脑`	创建ARIMA或ARIMAX时间序列模型
`regARIMA`	创建具有ARIMA时间序列误差的回归模型
`autocorr`	样本自相关
`lbqtest`	残差自相关的Ljung-Box q检验
`parcorr`	样本偏自相关
`archtest`	残差异方差恩格尔检验
`华宇电脑`	将有ARIMA误差的回归模型转换为ARIMAX模型
`hac`	异方差和自相关一致协方差估计量
`备受`	可行广义最小二乘

时间序列回归模型

自相关和异方差干扰

`regARIMA`	创建具有ARIMA时间序列误差的回归模型
`regARIMA`	创建具有ARIMA时间序列误差的回归模型
`华宇电脑`	将有ARIMA误差的回归模型转换为ARIMAX模型
`估计`	用ARIMA误差估计回归模型的参数
`hac`	异方差和自相关一致协方差估计量
`备受`	可行广义最小二乘
`推断出`	利用ARIMA误差推断回归模型的创新之处
`打印`	显示具有ARIMA误差的回归模型的估计结果
`模拟`	具有ARIMA误差的蒙特卡罗模拟回归模型
`过滤器`	通过带ARIMA误差的回归模型对干扰进行滤波
`冲动`	具有ARIMA误差的回归模型的脉冲响应
`预测`	预测具有ARIMA误差的回归模型的响应

贝叶斯线性回归模型

`conjugateblm`	数据似然共轭先验的贝叶斯线性回归模型
`semiconjugateblm`	数据似然的半共轭先验贝叶斯线性回归模型
`diffuseblm`	数据似然的扩散共轭先验贝叶斯线性回归模型
`empiricalblm`	基于先验或后验分布的样本的贝叶斯线性回归模型
`customblm`	自定义联合先验分布的贝叶斯线性回归模型
`bayeslm`	创建贝叶斯线性回归模型对象
`估计`	对数据拟合贝叶斯线性回归模型的参数
`总结`	贝叶斯线性回归模型的分布汇总统计量
`情节`	可视化贝叶斯线性回归模型参数的先验和后验密度
`模拟`	模拟贝叶斯线性回归模型的回归系数和干扰方差
`sampleroptions`	创建马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样器选项
`预测`	预测贝叶斯线性回归模型的响应

条件是模型

`华宇电脑`	创建ARIMA或ARIMAX时间序列模型
`LagOp`	创建滞后算子多项式(LagOp)对象
`华宇电脑`	创建ARIMA或ARIMAX时间序列模型
`LagOp`	创建滞后算子多项式(LagOp)对象
`arma2ar`	将ARMA模型转换为AR模型
`arma2ma`	将ARMA模型转换为MA模型
`估计`	估计ARIMA或ARIMAX模型参数
`推断出`	推断ARIMA或ARIMAX模型残差或条件方差
`打印`	显示ARIMA或ARIMAX模型的参数估计结果
`模拟`	ARIMA或ARIMAX模型的蒙特卡罗模拟
`过滤器`	使用ARIMA或ARIMAX模型对干扰进行滤波
`冲动`	脉冲响应函数
`armairf`	生成ARMA模型的脉冲响应
`预测`	预测ARIMA或ARIMAX过程

条件方差模型

GARCH模型

`garch`	GARCH条件方差时间序列模型
`garch`	创建GARCH条件方差模型对象
`估计`	将条件方差模型与数据拟合
`推断出`	推断条件方差模型的条件方差
`打印`	显示条件方差模型的参数估计结果
`模拟`	条件方差模型的蒙特卡罗模拟
`过滤器`	通过条件方差模型过滤干扰
`预测`	根据条件方差模型预测条件方差

EGARCH模型

`egarch`	条件方差时间序列模型
`egarch`	创建EGARCH条件方差模型对象
`估计`	将条件方差模型与数据拟合
`推断出`	推断条件方差模型的条件方差
`打印`	显示条件方差模型的参数估计结果
`模拟`	条件方差模型的蒙特卡罗模拟
`过滤器`	通过条件方差模型过滤干扰
`预测`	根据条件方差模型预测条件方差

GJR模型

`gjr`	条件方差时间序列模型
`gjr`	创建GJR条件方差模型对象
`估计`	将条件方差模型与数据拟合
`推断出`	推断条件方差模型的条件方差
`打印`	显示条件方差模型的参数估计结果
`模拟`	条件方差模型的蒙特卡罗模拟
`过滤器`	通过条件方差模型过滤干扰
`预测`	根据条件方差模型预测条件方差

多变量模型

协整分析

`egcitest`	Engle-Granger协整检验
`jcitest`	Johansen协整检验
`jcontest`	约翰森约束测试

向量自回归模型

`varm`	创建向量自回归(VAR)模型
`varm`	创建向量自回归(VAR)模型
`估计`	拟合向量自回归(VAR)模型到数据
`推断出`	推断向量自回归模型(VAR)创新
`总结`	显示向量自回归(VAR)模型估计结果
`arma2ar`	将ARMA模型转换为AR模型
`arma2ma`	将ARMA模型转换为MA模型
`vec2var`	将VEC模型转换为VAR模型
`var2vec`	将VAR模型转换为VEC模型
`结果`	将矢量自回归(VAR)模型转换为矢量误差修正(VEC)模型
`模拟`	向量自回归(VAR)模型的蒙特卡罗模拟
`过滤器`	利用向量自回归(VAR)模型对干扰进行滤波
`armairf`	生成ARMA模型的脉冲响应
`预测`	预测向量自回归(VAR)模型响应

向量误差修正模型

`结果`	创建矢量误差修正(VEC)模型
`结果`	创建矢量误差修正(VEC)模型
`估计`	拟合矢量误差修正(VEC)模型到数据
`推断出`	推导向量误差修正(VEC)模型创新
`总结`	显示矢量误差校正(VEC)模型估计结果
`arma2ar`	将ARMA模型转换为AR模型
`arma2ma`	将ARMA模型转换为MA模型
`vec2var`	将VEC模型转换为VAR模型
`var2vec`	将VAR模型转换为VEC模型
`varm`	将矢量误差修正(VEC)模型转换为矢量自回归(VAR)模型
`模拟`	矢量误差修正(VEC)模型的蒙特卡罗仿真
`过滤器`	利用矢量误差修正(VEC)模型对扰动进行滤波
`预测`	预测向量误差修正(VEC)模型响应

马尔可夫模型

马尔可夫链模型

`dtmc`	建立离散时间马尔可夫链
`dtmc`	建立离散时间马尔可夫链
`mcmix`	建立具有指定混合结构的随机马尔可夫链
`渐近`	确定马尔可夫链渐近
`isergodic`	检验马尔可夫链的遍历性
`isreducible`	检查马尔可夫链的可约性
`分类`	分类马尔可夫链状态
`懒惰的`	调整马尔可夫链态惯性
`子链`	提取马尔可夫子链
`重新分配`	计算马尔可夫链再分布
`模拟`	模拟马尔可夫链状态游走
`distplot`	绘制马尔可夫链再分布图
`eigplot`	绘制马尔可夫链特征值
`graphplot`	绘制马尔可夫链有向图
`simplot`	绘制马尔可夫链模拟图

状态空间模型

状态空间模型标准

`舰导弹`	状态空间模型创建
`舰导弹`	状态空间模型创建
`disp`	显示状态空间模型的摘要信息
`估计`	状态空间模型的极大似然参数估计
`完善`	优化初始参数以辅助状态空间模型估计
`过滤器`	状态空间模型的前向递归
`光滑的`	状态空间模型的向后递归
`模拟`	状态空间模型的蒙特卡罗模拟
`simsmooth`	状态空间模型仿真更平滑
`预测`	预测状态和观察状态空间模型

状态空间模型扩散

`dssm`	创建扩散状态空间模型
`dssm`	创建扩散状态空间模型
`disp`	显示扩散状态空间模型的摘要信息
`估计`	扩散状态空间模型的最大似然参数估计
`完善`	细化初始参数以辅助扩散状态空间模型估计
`过滤器`	扩散状态空间模型的前向递归
`光滑的`	扩散状态空间模型的向后递归
`预测`	预测状态和观测扩散状态空间模型

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