Nonspherical模型

模型或修正异方差性和相关性的影响

类

`华宇电脑`	创建单变量自回归移动平均(ARIMA)模型集成
`regARIMA`	建立回归模型与ARIMA时间序列错误

交互式地评估一系列是否波动集群通过检查相关图方残差和通过测试的重大拱滞后。

测试方残差的自相关,或者进行恩格尔的拱的考验。

估计ACF和PACF,或者进行Ljung-Box Q-test。

这个例子展示了如何估计时间序列数据的多元线性回归模型存在异方差的或autocorrelated (nonspherical)创新。

情节纠正信心乐队使用标准Newey-West健壮的错误。

改变带宽估计协方差HAC系数时,估计和比较在不同带宽和内核。

ARMAX之间转换回归模型和ARMA错误。

创建一个复合条件均值和方差模型。

了解如何选择一个合适的回归模型与ARIMA错误。

学习创新展览自相关和异方差性。