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.
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.
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.
Nutzen Sie Varianzmodelle wie GARCH, GJR und EGARCH, um die Volatilität anzupassen, zu simulieren und zu prognostizieren.
Modellieren Sie das dynamische Verhalten univariater und multivariater Zeitreihen bei Strukturbrüchen und Wechseln des Wirtschaftssystems.
Erstellen und simulieren Sie zeitinvariante oder zeitvariable Zustandsraummodelle. Schätzen Sie Modellparameter aus vollständigen Datensätzen oder mithilfe des Kalman-Filters aus Datensätzen mit fehlenden Daten.
Führen Sie eine Vielzahl diagnostischer Tests durch, wie beispielsweise Stationarität, Korrelation, Heteroskedastizität, Strukturänderung, Kollinearität und Kointegration.
„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.“
Die Econometrics Toolbox stellt Funktionen und interaktive Workflows zur Analyse und Modellierung in der Zeitreihenanalyse bereit, wobei statistische Methoden für finanzielle und wirtschaftliche Systeme angewendet werden.
Die Econometric Modeler-App ist ein interaktives Tool zur Vorverarbeitung, Visualisierung sowie zur Modellspezifikation, Parameterschätzung und Prognose für univariate und multivariate Zeitreihenanalyse, mit Optionen zum Erzeugen von MATLAB-Code oder Berichten.
Die Toolbox unterstützt Regression, ARIMA, Zustandsraummodelle, GARCH-Modelle, multivariate VAR- und VEC-Modelle, Regimewechselmodelle sowie bayessche Werkzeuge für zeitvariierende Modelle.
Die Toolbox enthält Tests auf Autokorrelation, Heteroskedastizität, Einheitswurzeln und Stationarität, Kointegration, Kausalität, Strukturbrüche und Kolinearität.
Ja. Sie können ökonomische Systeme schätzen, simulieren und prognostizieren, und zwar mithilfe verschiedener Modellierungsrahmen entweder interaktiv über die Econometric Modeler-App oder programmgesteuert mit Funktionen der Toolbox.
Die Volatilitätsmodellierung ermöglicht das Anpassen, Simulieren und Prognostizieren von Volatilität mithilfe von Varianzmodellen wie GARCH, GJR und EGARCH.
Ja. Die Toolbox kann das dynamische Verhalten univariater und multivariater Zeitreihen bei Vorliegen von Strukturbrüchen und wirtschaftlichen Regimewechseln modellieren.
Ja. Sie können zeitinvariante oder zeitvariierende Zustandsraummodelle erstellen und simulieren sowie Parameter mit dem Kalman-Filter schätzen, auch bei fehlenden Daten. Die Toolbox unterstützt außerdem die nichtlineare Zustandsraummodellierung mittels Sequential Monte Carlo.
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