Time Series MT

GAUSS TSMT应用模块为最大似然估计和状态空间估计、模型诊断以及单变量、多变量和非线性时间序列模型的预测提供了一套全面的工具。

Time Series MT 3.0

新的Times Series MT 3.0提供了时间序列模型的全面处理，包括模型诊断，最大似然估计和状态空间估计，以及预测。Time Series MT还包括用于管理面板系列数据以及估计和诊断面板系列模型的工具，包括随机效应和固定效应。

平台: Windows, Mac 和Linux

需求: GAUSS/GAUSS Engine 18 or 更高

单变量时间序列模型:

条件均值模型:

• Autoregressive moving average (ARMA)
• Seasonal autoregressive moving average (SARMA)
• Autoregressive moving average with exogenous variables (ARMAX)
• Autoregressive integrated moving average (ARIMA)
• Seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA)

条件方差模型:

• Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH)
• GARCH with a unit root (IGARCH)
• GARCH with asymmetrical effects (GJRGARCH)
• GARCH-in-mean (GARCHM)

多元时间序列模型:

条件均值模型:

• Vector autoregressive moving average (VARMA)
• Vector autoregressive moving average with exogenous variables (VARMAX)
• Seasonal vector autoregressive moving average (SVARMA)
• Seasonal vector autoregressive moving average with exogenous variables (SVARMAX)
• Vector error correction models (VECM)

面板数据和其他模型:

• Fixed effects and random effects models (TSCS)
• Least squares dummy variable (LSDV)
• Kalman Filter for state-space modeling.

非线性时间序列模型:

• Switching regression
• Structural break models
• Threshold autoregressive models (TAR)

参数不稳定性测试:

• Chow forecast
• CUSUM Test of Coefficient Equality
• Hansen-Nymblom test
• Rolling Regressions

单位根和协整检验

• Augmented Dickey-Fuller
• Breitung and Das
• Im, Pesaran, and Shin (IPS)
• Johansen’s trace and maximum eigenvalue statistic
• Levin-Lin-Chu (LLC)
• Phillips-Perron
• Zivot and Andrews

模型选择和评估

• Akaike information criterion (AIC)
• Adjusted R-Squared
• Schwartz Bayesian information criterion (BIC)
• Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS)
• Likelihood ratio statistic (LRS)
• Multivariate Portmanteau statistic
• Wald statistic
• Friedman, Frees and Pesaran tests for cross-sectional independence in panel data models.

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