Econometrics Toolbox
Modellazione e analisi di sistemi finanziari ed economici con metodi statistici di serie storiche
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Econometrics Toolbox fornisce funzioni e workflow interattivi per la modellazione, l'analisi e la previsione di dati di serie temporali economiche e finanziarie. Mette a disposizione un’ampia gamma di soluzioni diagnostiche e di visualizzazione per la selezione del modello, tra cui test per l’autocorrelazione e l’eteroschedasticità, radici unitarie e stazionarietà, cointegrazione, causalità e modifiche strutturali. È possibile stimare, simulare e prevedere sistemi economici servendosi di svariati framework di modellazione che possono essere utilizzati in modo interattivo, tramite l’app Econometric Modeler, oppure in modo programmatico, con le funzioni disponibili nel toolbox. Tali framework includono la regressione, ARIMA, lo spazio degli stati, GARCH, VEC e VAR multivariate e modelli Switching. Gli strumenti bayesiani, inclusi nel toolbox, consentono la modellazione adattativa per sistemi a variazione temporale.
Modellazione interattiva di serie storiche
Usa l’app Econometric Modeler per pre-elaborare, visualizzare ed eseguire l’identificazione del modello e la stima dei parametri. Stima e confronta modelli di serie storiche univariati e multivariati, quindi genera codice MATLAB o report dall’app.
Creazione di modelli a media condizionata e di regressione
Adatta, simula e prevedi serie storiche univariate e multivariate con modelli come ARIMA, di regressione bayesiana, di autoregressione vettoriale (VAR) e di correzione dell’errore vettoriale (VEC).
Modellazione della volatilità
Adatta, simula e prevedi la volatilità utilizzando modelli di varianza come GARCH, GJR e EGARCH.
Creazione di modelli regime-switching
Modella il comportamento dinamico di serie storiche univariate e multivariate in presenza di rotture strutturali e di regime shift economici.
Creazione di 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.
Test di ipotesi
Esegui una varietà di test diagnostici, compresi quelli per valutare la stazionarietà, la correlazione, l’eteroschedasticità, le modifiche strutturali, la collinearità e la cointegrazione.
Risorse del prodotto:
“Ho esperienza nel campo della finanza, non della programmazione. Per eseguire analisi sofisticate su grandi quantità di dati, avevo bisogno di un software facile da usare e comprensivo di molte delle funzioni che mi servono. Con MATLAB posso fare tutto in un unico ambiente e questo è un enorme vantaggio.”
FAQ su Econometrics Toolbox
Econometrics Toolbox fornisce funzioni e workflow interattivi per analizzare e modellare serie temporali utilizzando metodi statistici applicati a sistemi finanziari ed economici.
L'app Econometric Modeler è uno strumento interattivo per il preprocessing, la visualizzazione, la specificazione dei modelli, la stima dei parametri e la previsione su dati di serie temporali univariate e multivariate, con opzioni per generare codice MATLAB o report.
Il toolbox supporta regressione, ARIMA, modelli a spazio di stato, GARCH, modelli multivariati VAR e VEC, modelli a cambiamento di regime e strumenti bayesiani per modelli a parametri variabili nel tempo.
Il toolbox include test di autocorrelazione, eteroschedasticità, radici unitarie e stazionarietà, cointegrazione, causalità, cambiamenti strutturali e collinearità.
Sì. È possibile stimare, simulare e prevedere sistemi economici utilizzando diversi framework di modellazione, sia in modo interattivo tramite l'app Econometric Modeler, sia programmaticamente mediante le funzioni del toolbox.
La modellazione della volatilità consente di stimare, simulare e prevedere la volatilità utilizzando modelli di varianza quali GARCH, GJR ed EGARCH.
Sì. Il toolbox può modellare il comportamento dinamico di serie temporali univariate e multivariate in presenza di rotture strutturali e cambiamenti di regime economico.
Sì. È possibile creare e simulare modelli a spazio di stato invarianti o variabili nel tempo e stimarne i parametri utilizzando il filtro di Kalman, anche in presenza di dati mancanti. Il toolbox supporta inoltre la modellazione non lineare a spazio di stato mediante metodi di Sequential Monte Carlo.
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