Econometrics Toolbox
Modele y analice sistemas financieros y económicos con métodos estadísticos de series temporales
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Econometrics Toolbox brinda funciones y flujos de trabajo interactivos para modelar, analizar y realizar proyecciones de datos de series temporales financieras. Ofrece una amplia variedad de visualizaciones y diagnósticos para seleccionar modelos, que incluye pruebas de autocorrelación y heterocedasticidad, raíces unitarias y estacionariedad, cointegración, causalidad y cambio estructural. Puede estimar, simular y realizar predicciones de sistemas económicos con diversos marcos de modelado que se pueden utilizar de manera interactiva, con la app Econometric Modeler, o programática, con funciones proporcionadas en la toolbox. Estos marcos incluyen regresión, ARIMA, espacio de estados, GARCH, VAR y VEC multivariantes, y modelos de cambio de régimen. Las herramientas bayesianas incluidas en la toolbox permiten el modelado adaptativo para sistemas variantes en el tiempo.
Modelado interactivo de series temporales
Utilice la app Econometric Modeler para preprocesar, visualizar y realizar identificación de modelos y estimación de parámetros. Estime y compare modelos de series temporales univariantes y multivariantes, y genere informes o código de MATLAB desde la app.
Modelado de regresión y de media condicional
Ajuste, simule y realice predicciones univariantes y multivariantes con modelos de ARIMA, regresión bayesiana, autorregresión vectorial (VAR), y corrección de errores vectoriales (VEC).
Modelado de volatilidad
Ajuste, simule y realice predicciones de volatilidad con modelos de varianza, como GARCH, GJR y EGARCH.
Modelado de cambio de régimen
Modele el comportamiento dinámico de series temporales univariantes y multivariantes en presencia de interrupciones estructurales y cambios de régimen económico.
Modelado de espacio de estados
Cree y simule modelos de espacio de estados variantes o invariantes en el tiempo. Estime los parámetros del modelo a partir de conjuntos de datos completos o de conjuntos de datos con datos ausentes utilizando el filtro de Kalman.
Comprobación de hipótesis
Realice diversas pruebas de diagnóstico para evaluar estacionariedad, correlación, heterocedasticidad, cambio estructural, colinealidad y cointegración.
Recursos del producto:
"Soy experto en finanzas, no en programación. Para realizar análisis sofisticados de grandes cantidades de datos, necesitaba un software que fuera fácil de usar y tuviera todas las funciones que necesitaba. Con MATLAB, puedo hacer todo en un único entorno, y eso es una gran ventaja".
Preguntas frecuentes sobre Econometrics Toolbox
Econometrics Toolbox proporciona funciones y flujos de trabajo interactivos para analizar y modelar series temporales mediante métodos estadísticos aplicados a sistemas financieros y económicos.
La aplicación Econometric Modeler es una herramienta interactiva para el preprocesamiento, la visualización, la especificación de modelos, la estimación de parámetros y la predicción sobre datos de series temporales univariadas y multivariadas, con opciones para generar código MATLAB o informes.
La toolbox admite regresión, ARIMA, modelos de espacio de estados, GARCH, modelos multivariantes VAR y VEC, modelos de cambio de régimen y herramientas bayesianas para modelos con parámetros variables en el tiempo.
La toolbox incluye pruebas de autocorrelación, heterocedasticidad, raíces unitarias y estacionariedad, cointegración, causalidad, cambios estructurales y colinealidad.
Sí. Puede estimar, simular y predecir sistemas económicos utilizando diversos marcos de modelado, ya sea de forma interactiva mediante la aplicación Econometric Modeler o de forma programática mediante las funciones de la toolbox.
El modelado de la volatilidad permite ajustar, simular y predecir la volatilidad utilizando modelos de varianza como GARCH, GJR y EGARCH.
Sí. La toolbox puede modelar el comportamiento dinámico de series temporales univariadas y multivariadas en presencia de rupturas estructurales y cambios de régimen económico.
Sí. Puede crear y simular modelos de espacio de estados invariantes o variables en el tiempo y estimar sus parámetros utilizando el filtro de Kalman, incluso en presencia de datos faltantes. La toolbox también admite el modelado no lineal de espacio de estados mediante métodos de Sequential Monte Carlo.
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