Econometrics Toolbox

統計的手法による金融および経済システムのモデル化と解析

Econometrics Toolbox™ には、時系列データをモデル化して解析するための関数が用意されています。インパルス解析、単位根と定常性、共和分、構造変化のテストを含む、モデル選択のための幅広い診断テストを提供しています。回帰、ARIMA、状態空間、GARCH、多変量 VAR と多変量 VEC、データの動的変化を表すモデルの切り替えなど、さまざまなモデルを使用して、経済システムの推定、シミュレーション、予測を行うことができます。このツールボックスには、新しいデータから学習する時変モデルを開発するためのベイズベースとマルコフベースのツールも用意されています。

今すぐ始める:

Econometric Modeler アプリ

時系列のモデル化を対話形式で実行します。

時系列のモデル化

  • データの前処理、データの可視化、モデルの特定、パラメーターの推定など、モデル化のタスクを実行します。
  • 計量経済モデルを比較して、データへの最適な適合を確認します。
  • 結果を共有して、繰り返し使用するための MATLAB コードを生成します。

時系列のモデル化のための Econometric Modeler アプリ。

条件付き平均モデルと回帰モデル

一変量モデルと多変量モデルによる近似、シミュレーション、予測。

ベイズ回帰

ベイズ線形回帰モデル (ベイズラッソ回帰を含む) を推定してシミュレーションします。

ロバストベイズ線形回帰モデルの外れ値のあるデータへの適合。

VAR モデルの MMSE 予測。

条件付き分散モデル

分散モデルを使用して、ボラティリティの近似、シミュレーション、予測を行います。

GARCH モデルの観測と条件付き分散をシミュレーションします。

マルコフモデル

マルコフモデルによる近似、シミュレーション、予測を行います。

マルコフ連鎖モデル

  • 離散時間マルコフ連鎖を作成してシミュレーションします。
  • マルコフ連鎖の漸近挙動を決定します。
  • 状態の再分布、ヒット率、予想ヒット時間を計算します。

状態の分布。

状態空間モデル

  • 時不変状態空間モデルまたは時変状態空間モデルを作成してシミュレーションします。
  • カルマンフィルターを使用して、完全なデータセットまたは欠損データのあるデータセットから、モデルパラメーターを推定します。

Diebold-Li モデル (状態空間モデル) における因子の分布。

マルコフ スイッチング モデル

  • 構造変化と観測されていない潜在状態を持つ、多変量時系列データを解析します。

シミュレーションされた応答、イノベーション、状態インデックス。

仮説検定

モデルをテストして、データから推論を引き出します。

サポートされている仮説検定

以下のような、推定前と推定後のさまざまな診断テストを実行します。

  • 定常性
  • 相関
  • 不均一分散
  • 構造変化
  • 共線性
  • 共和分

仮説検定。

新機能

ベイズベクトル自己回帰モデル

ベイズ法を用いて多変量時系列データを解析

これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノートを参照してください。

Computational Finance Suite

MATLAB Computational Finance Suite は、リスク管理、投資管理、計量経済学、価格付けおよび評価、保険、アルゴリズム取引に関する定量的アプリケーションの開発に必要な 12 製品のセットです。