السلاسل الزمنية
السلسلة الزمنية الخطية باستخدام MATLAB و OCTAVE
وصف الكتاب:
الدافع من هذا الكتاب هو تزويد طلاب السلاسل الزمنية والباحثين بحزمة برمجيات تسمى SSMMATLAB، مكتوبة بلغة MATLAB، والتي ستسمح لهم بالعمل مع نماذج الفضاء العامة. نظرًا لأنه يمكن وضع العديد من نماذج السلاسل الزمنية المستخدمة في الممارسة العملية في شكل فضاء الولاية، فقد تمت كتابة وظائف خاصة للوظائف الأكثر شيوعًا، مثل نماذج ARIMA و VARMA المضاعفة ، ونماذج VARMA المدمجة، ونماذج VARMAX في شكل القيادة، ونماذج وظيفة النقل، والمتغير أحادي النماذج الهيكلية، مثل تلك التي نظر فيها Harvey (1993 ، الفصل 4) أو Kitagawa and Gersch (1996) ، ونماذج المكونات غير المراقبة المستندة إلى نموذج ARIMA (Gómez and Maravall 2001). ومع ذلك ، إذا كان المستخدم يعتزم العمل مع نماذج فضاء حالة أكثر تعقيدًا غير متوفرة في الحزم التجارية القياسية لتحليل السلاسل الزمنية أو الاقتصاد القياسي ، يمكنه / يمكنها برمجة نموذجه الخاص في SSMMATLAB وتنفيذ تقدير النموذج والاستيفاء والتنبؤ والتمهيد. يمكن أيضًا تشغيل جميع البرامج الموجودة في SSMMATLAB في برنامج OCTAVE الأساسي المجاني. يمكن أن تكون السلسلة أحادية المتغير أو متعددة المتغيرات ويمكن أن يكون نموذج الفضاء العام للغاية. قد تحتوي على مصفوفات نظام متغيرة بمرور الوقت ، ومدخلات خارجية ، وتأثيرات انحدار ، وشروط أولية محددة بشكل غير كامل ، مثل تلك التي تنشأ مع نماذج VARMA غير الثابتة ، والقيم المفقودة. ظهر وصف موجز لـ SSMMATLAB في Gómez (2015). يقدم الكتاب وصفًا نظريًا سريعًا لمجموعة متنوعة من الموضوعات في السلاسل الزمنية ، جنبًا إلى جنب مع العديد من الأمثلة باستخدام SSMMATLAB لتوضيح كل موضوع. يمكن العثور على العديد من الأمثلة في الكتاب كـ Quantlets في Gómez (2019) ، حيث يمكن أيضًا تنزيل SSMMATLAB. عندما يجد القارئ مثالاً يظهر فيه الشعار متبوعًا ببعض الأسماء ، فهذا يعني أن هذا رابط إلى الكمية المقابلة التي تحمل نفس الاسم حيث توجد الكود لإنتاج الصورة أو النتائج في المثال. في هذا الصدد ، تجدر الإشارة إلى أنه في الرابط إلى منصة Quantlet ، www.quantlet.de ، يمكن للمرء أن يجد كل المحتوى المقدم على https://github.com/QuantLet. يحتوي الكتاب المصاحب Gómez (2016) على المادة النظرية اللازمة لتطوير معظم الوظائف المستخدمة في SSMMATLAB. يتم تشجيع المستخدم على viii مراجعة المقدمة لهذا الكتاب من أجل فهم برمجة العديد من الخوارزميات المستخدمة في هذه الوظائف. أخيرًا ، أود أن أشكر العديد من الأشخاص الذين ساعدوا بطريقة ما في تطوير هذا المشروع. ونوجه الشكر على وجه الخصوص إلى خوان فاريلا من وزارة المالية الإسبانية ، وفيليكس أباريسيو ولويس سانغوياو من المعهد الإحصائي الوطني الإسباني ، وريكاردو كوراديني من المعهد الإحصائي الوطني الإيطالي. الكتاب تم تنظيمه على النحو الاتي. يتم توفير مقدمة سريعة عن SSMMATLAB في الفصل. 1 ، حيث يتم تقديم بعض الأمثلة للنماذج الأكثر استخدامًا في الممارسة العملية. في بقية الفصول ، لكل موضوع في تحليل السلاسل الزمنية ، يتم تقديم مقدمة نظرية أولاً ، متبوعة ببعض التوضيح باستخدام SSMMATLAB. وبشكل أكثر تحديدًا ، في الفصل. 2 ، الاستقامة ، نماذج VARMA و ARIMA تعتبر. تم وصف نماذج VARMAX ووظيفة النقل في الفصل. 3. المكونات غير المرصودة في السلاسل أحادية المتغير هي موضوع الفصل. 4. الفصل 5 مخصص للتحليل الطيفي. يعد حساب أشكال القيادة لـ VARMAX ونماذج الفضاء الحكومية بواسطة طرق متعددة الحدود موضوع الفصل. 6. في الفصل. 7 ، تم تقديم العديد من الأمثلة على النماذج الهيكلية متعددة المتغيرات التي لا يمكن التعامل معها مع الحزم التجارية القياسية. تعتبر نماذج VARMA المدمجة في الفصل. 8. يوضح الفصل 9 كيف يمكن محاكاة نماذج الفضاء ذات الحالة الثابتة ARIMA و VARMA و VARMAX في SSMMATLAB. نموذج فضاء الدولة هو موضوع الفصل. 10. يتم سرد جميع الأمثلة الواردة في SSMMATLAB حسب الموضوع في الفصل.
إرسال تعليق
0 تعليقات