Econometrics Toolbox

Modellazione e analisi di sistemi finanziari ed economici con metodi statistici

Econometrics Toolbox™ offre funzioni per modellare e analizzare dati di serie storiche. Dispone di un’ampia gamma di test diagnostici per la selezione del modello, compresi test per l’analisi degli impulsi, radici unitarie e stazionarietà, cointegrazione e modifiche strutturali. È possibile stimare, simulare e prevedere sistemi economici usando svariati modelli, compresi quelli di regressione, ARIMA, nello spazio degli stati, GARCH, VEC e VAR multivariati e modelli di switching, in grado di rappresentare delle variazioni dinamiche nei dati. Il toolbox offre anche strumenti basati su sistemi bayesiani e di Markov per sviluppare modelli variabili nel tempo in grado di apprendere dai nuovi dati.

Per iniziare:

App Econometric Modeler

Modella serie storiche in modo interattivo.

Modellazione di serie storiche

  • Procedi ad attività di modellazione, compresa la pre-elaborazione dei dati, la relativa visualizzazione, l’identificazione del modello e la stima dei parametri.
  • Confronta i modelli econometrici per trovare la soluzione più adatta ai tuoi dati.
  • Condividi i risultati e genera codice MATLAB per un uso ripetuto.

App Econometric Modeler per la modellazione delle serie storiche.

Modelli a media condizionata e modelli di regressione

Adatta, simula e prevedi modelli univariati e multivariati.

Adattamento di un modello di regressione lineare bayesiana robusta a dati con anomalie.

Modelli a varianza condizionata

Adatta, simula e prevedi la volatilità utilizzando i modelli di varianza.

Simulazione di varianze condizionate e di osservazioni del modello GARCH.

Modelli di Markov

Adatta, simula e prevedi modelli di Markov.

Catene di Markov

  • Crea e simula catene di Markov a tempo discreto.
  • Determina il comportamento asintotico delle catene di Markov.
  • Calcola le ridistribuzioni degli stati, le probabilità di hitting e gli hitting time previsti.

Distribuzione degli stati.

Modelli nello spazio degli stati

  • Crea e simula modelli nello spazio degli stati variabili e non variabili nel tempo.
  • Stima i parametri dei modelli a partire da set di dati completi o da set con dati mancanti usando il filtro Kalman.

Distribuzione dei fattori nel modello Diebold-Li (modello nello spazio degli stati).

Modelli di tipo Markov Switching

  • Analizza dati di serie storiche multivariate con rotture strutturali e stati latenti non osservati.

Risposte, innovazioni e indici di stato simulati.

Test di ipotesi

Testa i modelli e fai deduzioni a partire dai dati.

Test di ipotesi supportati

Esegui diverse tipologie di test diagnostici prima e dopo la stima, tra cui:

  • Stazionarietà
  • Correlazione
  • Eteroschedasticità
  • Variazione strutturale
  • Collinearità
  • Cointegrazione

Test delle ipotesi.

Funzionalità recenti

Modelli autoregressivi vettoriali bayesiani

Analisi di serie storiche multivariate utilizzando i metodi bayesiani.

Akaike and Bayesian Information Criterion

Calculate corrected AIC, consistent AIC, and Hanna-Quinn criterion, and optionally normalize values

Consulta le note di rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.

Suite di finanza computazionale

La suite di finanza computazionale MATLAB è una serie di 12 prodotti essenziali che consente di sviluppare applicazioni quantitative per la gestione dei rischi, la gestione degli investimenti, l’econometria, la prezzatura e la valutazione, l’assicurazione e il trading algoritmico.