Econometrics Toolbox
Modellieren und Analysieren von Finanz- und Wirtschaftssystemen mithilfe statistischer Zeitreihenmethoden
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Die Econometrics Toolbox bietet Funktionen und interaktive Workflows zur Modellierung, Analyse und Prognose von wirtschaftlichen und finanziellen Zeitreihendaten. Sie bietet eine Vielzahl von Visualisierungen und Diagnosefunktionen für die Modellauswahl, einschließlich Tests hinsichtlich Autokorrelation und Heteroskedastizität, Einheitswurzeln und Stationarität, Kointegration, Kausalität und Strukturänderung. Sie können Wirtschaftssysteme mithilfe unterschiedlicher Modellierungs-Frameworks abschätzen, simulieren und prognostizieren. Die Nutzung ist interaktiv, beispielsweise mit der Econometric Modeler-App, oder programmatisch anhand von Funktionen aus der Toolbox. Zu diesen Frameworks zählen Regression, ARIMA, Zustandsraum, GARCH, multivariate VAR und VEC sowie Switching-Modelle. Die Toolbox bietet auch bayessche Werkzeuge, die eine adaptive Modellierung für zeitvariable Systeme ermöglichen.
Interaktive Zeitreihenmodellierung
Mit der Econometric Modeler-App können Sie Daten vorverarbeiten, visualisieren sowie Modellidentifizierung und Parameterabschätzungen durchführen. Schätzen und vergleichen Sie univariate sowie multivariate Zeitreihenmodelle und generieren Sie MATLAB Programmcode oder Berichte über die App.
Bedingte Mittelwert- und Regressionsmodellierung
Passen Sie univariate und multivariate Zeitreihen mit Modellen wie ARIMA, bayesscher Regression, Vektor-Autoregression (VAR) und Vektor-Fehlerkorrektur (VEC) an, simulieren Sie die Zeitreihen und erstellen Sie Prognosen.
Volatilitätsmodellierung
Nutzen Sie Varianzmodelle wie GARCH, GJR und EGARCH, um die Volatilität anzupassen, zu simulieren und zu prognostizieren.
Regime-Switching-Modellierung
Modellieren Sie das dynamische Verhalten univariater und multivariater Zeitreihen bei Strukturbrüchen und Wechseln des Wirtschaftssystems.
Zustandsraummodellierung
Erstellen und simulieren Sie zeitinvariante oder zeitvariable Zustandsraummodelle. Schätzen Sie Modellparameter aus vollständigen Datensätzen oder mithilfe des Kalman-Filters aus Datensätzen mit fehlenden Daten.
Hypothesentests
Führen Sie eine Vielzahl diagnostischer Tests durch, wie beispielsweise Stationarität, Korrelation, Heteroskedastizität, Strukturänderung, Kollinearität und Kointegration.
Produktressourcen:
„Ich bin Finanzexperte und kein Programmierer. Um weitreichende Analysen mit riesigen Datenmengen auszuführen, brauchte ich eine benutzerfreundliche Software mit möglichst vielen der von mir benötigten Funktionen. Mit MATLAB kann ich alles in einer einzigen Umgebung tun, und das ist ein echter Pluspunkt.“
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