Jmulti. Análise da Série Tempo com Java
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Jmulti. Classificação e resumo

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Jmulti. Descrição

JMulTi foi originalmente criado como uma ferramenta para certos procedimentos econométricos na análise de séries temporais que são especialmente difíceis de usar e que não estão disponíveis em outros pacotes, como Análise de Resposta Impulse. Agora muitos outros recursos foram integrados, assim como para torná-lo possível para transmitir uma análise abrangente. As limitações deste software pode ser superada por conjuntos de dados de exportação ou resultados de computação e usá-los com outros programas. Para uma visão geral do conceito de software subjacente, consulte a página JStatCom. Principais características: diversas ferramentas de criação, transformando, edição de séries temporais testes Unidade de raiz: ADF, hegy (trimestral, mensal), Schmidt-Phillips, KPSS, teste de unidade de raiz com ruptura estrutural Testes de cointegração:? Teste de Johansen Cointegração com superfícies de resposta, Saikkonen e L teste tkepohl estimativa de densidade de kernel parcelas densidade espectral crossplots análise autocorrelação modelagem VAR (com determinísticos arbitrária variáveis / exógenos) modelo subconjunto estimativa de saída em forma de matriz selecção modelo automático (várias estratégias com base em critérios de informação) análise residual com testes para não normalidade, autocorrelação, ARCO, espectro, densidade de semente, parcelas de autocorrelação, crosscorrelation análise GARCH por resíduos Respostas de Impulso com intervalos de confiança bootstrap também para respostas acumuladas, versões de erro ortogonais e de previsão Tempo de erro de desvio de decomposição previsão, também os níveis de 1º de diferenças, intervalos de confiança assintóticos para níveis testes de causalidade análise de estabilidade: testes de bootstrap Chow, parâmetros recursivos, resíduos recursivos, teste CUSUM modelagem SVAR: Modelo AB, Blanchard-Qua Modelo com erros padrão bootstrap SVAR Previsão de erro de desvio de decomposição Respostas SVAR impulso, com intervalos de confiança bootstrap modelagem VECM (com determinísticos arbitrária variáveis / exógenos) restrições ao espaço de co-integração, teste de Wald para restrições beta Johansen, dois estágios, procedimentos de estimação S2S CE termo pode ser total ou parcialmente pré-determinado modelo subconjunto estimativa de saída em forma de matriz selecção modelo automático (várias estratégias com base em critérios de informação) análise residual com testes para não normalidade, autocorrelação, ARCO, espectro, densidade de semente, parcelas de autocorrelação, crosscorrelation Respostas de Impulso com intervalos de confiança bootstrap também para respostas acumuladas, versões de erro ortogonais e de previsão Tempo de erro de desvio de decomposição previsão, também os níveis de 1º de diferenças, intervalos de confiança assintóticos para níveis testes de causalidade análise de estabilidade: testes Chow bootstrap, parâmetros recursivos, valores recursivas modelagem SVEC com erros padrão bootstrap SVEC Previsão de erro de desvio de decomposição Respostas SVEC impulso, com intervalos de confiança bootstrap univariada ARCH, GARCH, estimativa de t-GARCH com diferentes distribuições de erro análise residual para resíduos ARCH com teste robustified para não restante ARCO (S. Lundbergh, T. Teraesvirta), traço do processo de variância, densidade de grãos por resíduos GARCH multivariada (1,1) de estimativa, a análise residual, traço do processo de variância em conjunto com estimativas univariadas, densidade de grãos por resíduos selecção lag para modelos univariados com base em critérios de selecção lineares e não lineares estimativa não-linear com parcelas 3D configuráveis análise de resíduos para resíduos de estimação selecção do modelo para o processo de volatilidade estimativa de processo de volatilidade análise de resíduos para resíduos de estimação volatilidade

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