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".
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