条件平均模型
自动回旋（AR），移动平均值（MA），ARMA，ARIMA，ARIMAX和季节性模型
应用
| 计量经济学建模者 | 分析和模型计量经济学时间序列 |
功能
示例以及如何
创建模型
- 指定条件平均模型
使用有条件的平均模型使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - 修改条件平均模型对象的属性
使用点表示法更改可修改的模型属性。 - 指定条件平均模型创新分布
指定高斯或T分布式创新过程，或用于方差过程的条件差异模型。 - 使用计量经济学建模应用程序指定创新分布
交互式指定atArima模型的创新分布。 - AR模型规格
使用使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - MA模型规格
使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - ARMA模型规格
使用使用的固定和反转回归自回旋运动平均模型阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - Arima模型规格
使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - Arimax模型规格
使用Arimax模型使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - 乘法Arima模型规格
使用使用阿里玛或计量经济学建模应用程序。 - 指定乘法Arima模型
创建一个季节性的Arima模型。 - 指定条件均值和方差模型
创建一个复合条件均值和方差模型。
适合数据
- Arima模型估计的时间基量分区
当您将时间序列模型拟合到数据时，模型中的滞后项需要初始化，通常在样本开头进行观察。 - 使用计量经济学建模器应用程序实施盒子詹金斯模型选择和估计
交互式实现盒子 - 詹金斯方法，以选择单变量条件平均模型的适当数量的滞后。然后，将模型安装到数据并将估计模型导出到命令行以生成预测。 - Box-Jenkins差异与Arima估计
比较盒子珍珠和Arima估计。 - 使用BIC选择ARMA滞后
使用信息标准选择ARMA模型。 - 使用计量器Modeler应用程序估算乘法ARIMA模型
互动估计乘法季节性Arima模型。 - 估计乘法Arima模型
估计乘法季节性Arima模型。 - 使用指标变量的季节性滞后效应
通过指定乘法模型或使用季节性假人来估算季节性Arima模型。 - 使用计量器建模器应用程序估算Arimax模型
交互式指定和估计Arimax模型。 - 估计条件平均值和方差模型
估计复合条件均值和方差模型。 - 使用计量器Modeler应用程序执行Arima模型剩余诊断
通过执行残留诊断将数据拟合到ARIMA模型后，交互式评估模型假设。 - 推断残差进行诊断检查
从拟合的Arima模型中推断残差。 - 分享计量经济学建模者应用程序会话的结果
导出变量到MATLAB®工作空间，生成纯文本和实时功能，这些功能返回在应用程序会话中估计的模型，或在计量经济学建模者应用程序中将活动记录到时间序列和估计模型的报告中。
生成模拟或冲动响应
- 模拟固定过程
模拟固定回旋型号和移动平均模型。 - 模拟趋势平台和差异平台过程
通过模拟说明了趋势平台和差异平台过程之间的区别。 - 模拟乘法Arima模型
从乘法季节性ARIMA模型中模拟样品路径。 - 模拟条件均值和方差模型
从复合条件均值和方差模型中模拟响应和条件差异。 - 绘制条件平均模型的脉冲响应函数
绘制单变量自回归运动平均模型的脉冲响应函数。
生成最小平方误差预测
- 在使用计量器建模器应用程序创建模型后比较预测性能
通过比较估计模型的AIC值，可以进行交互式选择ARIMA模型的滞后。然后，将几个模型导出到命令行，以比较其预测性能。 - 预测乘法Arima模型
预测乘法季节性Arima模型。 - AR预测的收敛性
评估来自AR模型的预测的渐近收敛性，并比较有或不使用预样品数据的预测。 - 预测条件均值和方差模型
来自复合条件均值和方差模型的预测响应和条件差异。 - ARX模型的预测IgD速率
通过计算MMSE预测或使用蒙特卡洛模拟来预测ARIMAX模型。 - 指定预先样本和预测期数据以预测Arimax模型
此示例显示了如何将时间轴分为预先样本，估计和预测期，并显示了如何提供适当数量的观测值以初始化动态模型以进行估计和预测。
概念
- 计量器建模应用程序概述
计量经济学建模器应用程序是一种交互式工具，用于可视化和分析单变量或多变量时间序列数据。
- 互动指定单变量滞后运算符多项式
使用计量经济学建模器为时间序列模型估计指定单变量滞后运算符。
- 条件平均模型
了解条件平均模型的特征和形式。
- 自回归模型
了解自回归模型。
- 移动平均模型
了解移动平均模型。
- 自回归运动平均模型
了解自回归，移动平均模型。
- Arima模型
了解自回归的集成运动平均模型。
- 乘法Arima模型
了解使用乘法Arima模型来解决季节性和潜在的季节性单位根。
- Arima模型包括外源协变量
了解包含外源变量的线性项的Arima模型。
- 条件平均模型的最大似然估计
了解如何为条件均值模型执行最大似然。
- 有条件的平均模型估计与平等约束
使用已知参数值在估计过程中约束模型。
- 条件平均模型估计的预先样本数据
指定预先样本数据以初始化模型。
- 条件平均模型估计的初始值
为估计指定初始参数值。
- 有条件平均模型估计的优化设置
通过指定替代优化选项来解决估计问题。
- 有条件平均模型的蒙特卡洛模拟
了解蒙特卡洛模拟。
- 条件平均模型模拟的预先样本数据
了解模拟的预先样本要求。
- 条件平均模型模拟中的瞬态效应
了解如何最大程度地减少瞬态效果。
- 蒙特卡洛预测条件平均模型
了解蒙特卡洛的预测。
- MMSE对条件平均模型的预测
了解MMSE预测。
特色示例
您还可以从以下列表中选择一个网站：
美洲
- AméricaLatina（Español）
- 加拿大（英语）
- 美国（英语）