使用计量经济学建模程序估计ARIMAX模型
这个例子展示了如何使用Econometric Modeler应用程序指定和估计一个ARIMAX模型。数据集存储在Data_CreditDefaults.mat
其中包括1984年至2004年投资级公司债券的年度违约率等预测指标。考虑将公司债券违约率建模为数据集中其他时间序列的线性动态函数。
将数据导入计量经济建模器
在命令行上,加载Data_CreditDefaults.mat
数据集。
负载Data_CreditDefaults
有关数据集的更多详细信息,请输入描述
在命令行。
转换表数据表
对时间表:
清除的行名
数据表
。将采样年份转换为a
datetime
向量。中的采样时间与行相关联,将表转换为时间表
日期
。
DataTable.Properties.RowNames = {};日期= datetime(日期,12,31,“格式”,“yyyy”);数据表=表2时间表(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,从应用程序库中打开应用程序(参见计量经济学建模师).
进口数据表
进入应用程序:
在计量经济学建模师选项卡,在进口部分中,点击
。
在导入数据对话框中的进口吗?列时,选中
数据表
变量。点击进口。
变量包括IGD
,出现在数据浏览器中出现包含所有序列的时间序列图时间序列图(AGE)图窗口。
评估因变量的平稳性
在数据浏览器,双击IGD
。的时间序列图IGD
出现在时间序列图(IGD)图窗口。
IGD
似乎是静止的。
评估是否IGD
有一个单位根,通过Phillips-Perron检验:
在计量经济学建模师选项卡,在测试部分中,点击新的测试>Phillips-Perron测试。
在页选项卡,在参数节中,设置滞后数来
1
。在测试部分中,点击运行测试。
测试结果在结果表格页(IGD)文档。
检验拒绝零假设IGD
包含一个单位根。
检查变量之间的相关性和共线性
绘制变量之间的两两相关性。
中选择所有变量数据浏览器。点击
年龄
,然后按转变并点击SPR
。单击情节选项卡,然后单击相关性。
相关图出现在相关性(年龄)图窗口。
所有预测因素似乎都与IGD
。你可以用。来检验相关系数是否显著corrplot
在命令行。
通过执行Belsley共线性诊断来评估任何变量是否共线性:
在数据浏览器,选择所有变量。
单击计量经济学建模师选项卡。然后,在测试部分中,点击新的测试>贝尔斯利共线性诊断。
列表结果显示在共线性(年龄)文档。
没有一个条件指标大于条件指标容差(30.
).因此,变量不存在多重共线性。
指定和估计ARIMAX模型
考虑一个ARIMAX(0,0,1)模型IGD
包含所有预测器。指定并估计模型。
在数据浏览器,点击
IGD
。单击计量经济学建模师选项卡。然后,在模型部分中,单击箭头以显示模型库。
在模特展厅里,在ARMA / ARIMA模型部分中,点击ARIMAX。
在ARIMAX模型参数对话框中的延迟订单选项卡,设置移动平均订单来
1
。在预测部分,选择包括什么?选中每个时间序列。
点击估计。模型变量
ARIMAX_IGD
出现在模型部份数据浏览器,其估计摘要显示在模型总结(ARIMAX_IGD)文档。
在0.10显著性水平上,所有预测因子和MA系数均显著。
关闭所有图形窗口和文档。
检查匹配度
通过绘制残差的直方图、分位数-分位数图和ACF来检查残差是否正态分布且不相关。
在数据浏览器中,选择
ARIMAX_IGD
。在计量经济学建模师选项卡,在诊断部分中,点击残留的诊断>残差直方图。
点击残留的诊断>残差Q-Q图。
点击残留的诊断>自相关函数。
在右窗格中,拖动直方图(ARIMAX_IGD)和QQPlot (ARIMAX_IGD)图形窗口,使它们占据上两个象限,并拖动ACF,使它占据下两个象限。
残差直方图和分位数-分位数图表明残差可能不是正态分布。根据ACF图,残差不表现出序列相关性。标准推论依赖于残差的正态性。为了纠正非正态性,您可以尝试转换响应,然后使用转换后的响应估计模型。