数据集和示例
计量经济学工具箱™包括样本数据集和特色的例子在下面的表。
通常,数据集包含单独的数据变量、带有引用的描述变量,以及封装数据集及其描述的表或时间表(视情况而定)。要将数据集加载到工作空间中,请在命令行输入
负载DataSetName
DataSetName
是该表中的一个文件。
数据集名称 | 描述 |
---|---|
Data_Canada |
加拿大通货膨胀和利率,1954-1994 |
Data_Consumption |
美国食品消费,1927-1962 |
Data_CreditDefaults |
投资级公司债券违约和四个预测因素,1984-2004 |
Data_Danish |
丹麦股票收益,债券收益率,1922-1999 |
Data_DieboldLi |
1972-2000年美国国债法玛-布利斯零息债券收益率 |
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年 |
Data_FXRates |
货币汇率,1979-1998年 |
Data_GDP |
美国国内生产总值,1947-2005 |
Data_GlobalIdx1 |
全球大盘股指数,1993-2003 |
Data_GNP |
美国国民生产总值,1947-2005 |
Data_Income1 |
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 |
Data_MarkPound |
德国马克/英镑汇率,1984-1991年 |
Data_NelsonPlosser |
Nelson和Plosser的宏观经济系列,1860-1970 |
Data_Recessions |
美国经济衰退开始和结束日期,1857-2011年 |
Data_SchwertMacro |
Schwert宏观经济系列,1947-1985 |
Data_SchwertStock |
美国股票价格指数,1871-2008 |
Data_TBill |
三个月期美国国库券二级市场利率,1947-2005 |
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有关数据集的信息,例如变量的含义描述
在命令行。
要打开一个特色示例的脚本,在命令行中输入
编辑ExampleName
ExampleName
是该表中一个特色示例的名称。
实例名称 | 描述 |
---|---|
Demo_ClassicalTests |
执行经典模型规格错误测试 |
Demo_DieboldLiModel |
利用状态空间模型(SSM)和卡尔曼滤波将Diebold-Li收益率模型拟合到政府债券数据的收益率曲线上 |
Demo_HPFilter |
使用Hodrick-Prescott滤波器来重现原始结果 |
Demo_RiskFHS |
采用自举和滤波历史模拟来评估市场风险 |
Demo_RiskEVT |
运用极值理论和copula对市场风险进行评估 |
Demo_TSReg1 |
介绍多元线性回归模型背后的基本假设 |
Demo_TSReg2 |
检测预测因子之间的相关性和适应大估计量方差的问题 |
Demo_TSReg3 |
检测时间序列数据中有影响的观测值,并在多元线性回归模型中调节其影响 |
Demo_TSReg4 |
调查趋势变量,伪回归,和方法适应多元线性回归模型 |
Demo_TSReg5 |
为多元线性回归模型选择一组简洁且具有高统计显著性的预测因子 |
Demo_TSReg6 |
通过检查残差序列来评估模型假设和调查重新规范的机会 |
Demo_TSReg7 |
给出了从多元线性回归模型中产生条件预测和无条件预测的基本设置 |
Demo_TSReg8 |
研究滞后预测因子如何影响多元线性回归模型的最小二乘估计 |
Demo_TSReg9 |
说明多元线性回归模型的预测器历史选择 |
Demo_TSReg10 |
估计存在异方差或自相关创新的时间序列数据的多元线性回归模型 |
Demo_USEconModel |
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 |
利用拟合历史数据的时间序列模型模拟电力现货价格的未来行为,并利用偏正态分布对创新过程进行建模。 |
或者,您也可以通过输入ExampleName
在命令行。
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