Econometrics Toolbox

 

Econometrics Toolbox

Modéliser et analyser des systèmes économiques et financiers avec des méthodes statistiques

En savoir plus:

Application Econometric Modeler

Modélisez des séries temporelles de manière interactive.

Modélisation de séries temporelles

  • Effectuez des tâches de modélisation comme le prétraitement des données, la visualisation des données, l'identification de modèle et les estimations de paramètres.
  • Comparez les modèles économétriques pour garantir la meilleure adaptation aux données.
  • Partagez les résultats et générez du code MATLAB pour une utilisation répétée.

L'application Econometric Modeler permet de modéliser des séries temporelles.

Modèles de moyenne conditionnelle et modèles de régression

Ajustez, simulez et prévoyez des modèles univariés et multivariés.

Ajuster un modèle de régression linéaire bayésien robuste aux données présentant des valeurs aberrantes.

Prévisions des erreurs quadratiques moyennes minimales pour le modèle VAR.

Modèles de variance conditionnelle

Ajustez, simulez et prévoyez la volatilité avec des modèles de variance.

Simuler les observations et les variances conditionnelles du modèle GARCH.

Modèles de Markov

Ajustez, simulez et prévoyez les modèles de Markov.

Modèles de chaînes de Markov

  • Créez et simulez des chaînes de Markov à temps discrets.
  • Déterminez le comportement asymptotique de la chaîne de Markov.
  • Calculez les redistributions des états, les probabilités de passage et les temps de passage attendus.

Distribution des états.

Modèles de représentation d'état

  • Créez et simulez des modèles de représentation d'état variable ou non dans le temps.
  • Évaluez les paramètres du modèle à partir de jeux de données complets ou comportant des données manquantes à l'aide du filtre de Kalman.

La distribution des facteurs dans le modèle Diebold-Li (un modèle de représentation d'état).

Les modèles de Markov à commutation

  • Analysez les données de séries temporelles multivariées avec des ruptures structurelles et des états latents non observés.

Réponses simulées, innovations et indices d'état.

Tests d’hypothèses

Testez les modèles et tirez des conclusions à partir des données.

Tests d’hypothèses supportés

Effectuez une série de tests de diagnostic avant et après l'estimation afin d’évaluer :

  • La stationnarité
  • La corrélation
  • L'hétéroscédasticité
  • Le changement structurel
  • La colinéarité
  • La cointégration

Test d'hypothèses.