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使用统计时间序列方法进行金融和经济系统建模与分析

交互式时间序列建模

使用计量经济学建模器进行预处理、可视化并执行模型识别和参数估计。估计并比较一元以及多元时间序列模型,并使用该 app 生成 matlab® 代码或报告。

条件均值和回归建模

使用 arima、贝叶斯回归、向量自回归 (var) 和向量误差修正 (vec) 等模型对一元和多元时间序列进行拟合、仿真和预测。

波动率建模

使用 garch、gjr 和 egarch 等方差模型对波动率进行拟合、仿真和预测。

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机制转换建模

对存在结构性中断和经济机制转换的一元和多元时间序列的动态行为进行建模。

状态空间建模

创建和模拟时不变或时变状态空间模型。基于完整数据集估计模型参数,或使用卡尔曼滤波器基于存在缺失数据的数据集估计模型参数。

假设检验

执行各种估计前和估计后诊断测试,包括平稳性、相关性、异方差性、结构性更改、共线性和协整性。

“我的专长是金融,而不是编程。为了对海量数据进行复杂分析,我需要一款易于使用且包括许多所需函数的软件。有了 matlab,我能在同一个环境中完成所有工作,这确实非常有用。”

omid rezania,calpers 基金

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