Jmulti.

Zeitreihenanalyse mit Java
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Jmulti. Ranking & Zusammenfassung

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  • Rating:
  • Lizenz:
  • GPL
  • Name des Herausgebers:
  • Humboldt Universit
  • Betriebssysteme:
  • Windows All
  • Dateigröße:
  • 41.4 MB

Jmulti. Stichworte


Jmulti. Beschreibung

JMulti wurde ursprünglich als Werkzeug für bestimmte ökonometrische Verfahren in der Zeitreihenanalyse erstellt, die besonders schwer zu bedienen sind und in anderen Paketen nicht verfügbar sind, wie die Analyse der Impulsantwort. Jetzt wurden viele andere Funktionen integriert, um eine umfassende Analyse zu vermitteln. Einschränkungen dieser Software können durch Exportieren von Datasets oder Berechnungsergebnissen überwunden werden und sie mit anderen Programmen verwenden. Eine Übersicht über das zugrunde liegende Software-Konzept finden Sie in der JSTATCOM-Seite. Haupteigenschaften: Verschiedene Werkzeuge zum Erstellen, Umwandeln, Bearbeiten von Zeitreihen Unit-Wurzel-Tests: ADF, Hegy (vierteljährlich, monatlich), Schmidt-Phillips, KPSS, Einheitstest mit struktureller Pause Cointegration-Tests: Johansen Cointegration-Test mit Reaktionsflächen, Saikkonen und L? Tkepohl-Test Kerneldichteschätzung Spectral Density Plots crossples Autokorrelationsanalyse VAR-Modellierung (mit beliebigen deterministischen / exogenen Variablen) Subset Modellschätzung Ausgang in Matrixform Automatische Modellauswahl (verschiedene Strategien, die auf Informationskriterien basieren) Restanalyse mit Tests für Nonnoormality, Autokorrelation, Bogen, Spektrum, Kerndichte, Autokorrelationsgrundstücke, Crosscorelation Garch-Analyse für Reste Impulsantworten mit bootbrapped-Vertrauensintervallen auch für angesammelte Antworten, orthogonale und prognostizierte Fehlerversionen Prognose Fehlervarianz Zersetzung Prognose, auch Ebenen von 1. Unterschieden, asymptotischen Konfidenzintervalle für Ebenen Kausalitätstests Stabilitätsanalyse: Bootstrapp-Chow-Tests, rekursive Parameter, rekursive Reste, Cusum-Test SVAR-Modellierung: AB-Modell, Blanchard-Qua-Modell mit Bootstruktur-Standardfehlern SVAR-Vorhersage Fehlerabweichung Zersetzung Svar-Impulsantworten mit Bootstrapen-Konfidenzintervallen VECM-Modellierung (mit willkürlich deterministischen / exogenen Variablen) Einschränkungen für den Cointegationsraum, Wald-Test für Beta-Einschränkungen Johansen, zwei Stufe, S2S-Schätzprozeduren EC-Begriff kann vollständig oder teilweise vorbestimmt sein Subset Modellschätzung Ausgang in Matrixform Automatische Modellauswahl (verschiedene Strategien, die auf Informationskriterien basieren) Restanalyse mit Tests für Nonnoormality, Autokorrelation, Bogen, Spektrum, Kerndichte, Autokorrelationsgrundstücke, Crosscorelation Impulsantworten mit bootbrapped-Vertrauensintervallen auch für angesammelte Antworten, orthogonale und prognostizierte Fehlerversionen Prognose Fehlervarianz Zersetzung Prognose, auch Ebenen von 1. Unterschieden, asymptotischen Konfidenzintervalle für Ebenen Kausalitätstests Stabilitätsanalyse: Bootstrapp-Chow-Tests, rekursive Parameter, rekursive Eigenwerte SVEC-Modellierung mit Bootstrapp-Standardfehlern Svec-Prognose-Fehler-Abweichung Zersetzung Svec-Impulsantworten mit Bootstrapen-Konfidenzintervallen Univariater Bogen, Garch, T-Garch-Schätzung mit unterschiedlichen Fehlerverteilungen Restanalyse für Bogenreste mit dem robustifizierten Test für keinen verbleibenden Bogen (S. lundbergh, T. teraesvirta), Plotten des Varianzvorgangs, Kerndichte für Residuen Multivariate Garch (1,1) Schätzung, Restanalyse, Verschwörung des Varianzprozesses zusammen mit univariaten Schätzungen, Kerneldichte für Residuen LAG-Auswahl für univariate Modelle basierend auf linearen und nichtlinearen Auswahlkriterien Nichtlineare Schätzung mit konfigurierbaren 3D-Parzellen Restanalyse für Schätzungsrückstände Modellauswahl für Volatilitätsprozess Schätzung des Volatilitätsprozesses Restanalyse für Volatilitätsschätzungsrückstände


Jmulti. Zugehörige Software