Daudzdimensiju laikrindas
42 metodes šajā saimē.
Izceltās
Butterworth filtra projektēšanaThe Butterworth filter is a type of signal processing filter designed to have the flattest possible frequency response in the passband while rolling off toward the stopband with a Čebyševa filtru projektēšanaThe Chebyshev filter is a signal processing filter that achieves a sharper cutoff frequency response than Butterworth filters by allowing controlled ripple in the passband (Type I)Faktoru papildinātais vektorautoregresijas modelis (FAVAR)FAVAR is a multivariate time-series model that first compresses information from a very large set of variables into a few common factors, then includes those factors alongside the FIR filtru projektēšanaFinite Impulse Response (FIR) filters are digital filters with an impulse response that settles to zero in finite time, making them fundamentally stable and easy to analyze. UnlikeFjūrjēra strukturālā vektorautoregresijas (Fjūrjēra SVAR) modelisThe Fourier SVAR model integrates Fourier series approximations into the structural VAR framework, allowing the model to capture smooth, gradual structural breaks and time-varying Fjēra VAR modelisThe Fourier VAR model extends the standard Vector Autoregression by replacing fixed deterministic terms with Fourier trigonometric components, allowing the intercept (and optionall
Lasīšanas ceļš
Šīs tēmas visbiežāk citētās pamatmetodes to izstrādes secībā — vieta, kur sākt, ja esat šeit iesācējs.
Visas metodes 42
Butterworth filtra projektēšanaČebyševa filtru projektēšanaFaktoru papildinātais vektorautoregresijas modelis (FAVAR)FIR filtru projektēšanaFjūrjēra strukturālā vektorautoregresijas (Fjūrjēra SVAR) modelisFjēra VAR modelisFjēra vektora kļūdu korekcijas modelis (Fourier VECM)Globālais VARIIR filtru projektēšanaImpulse Response Function (IRF) (impulsa reakcijas funkcija)Johansena kointegrācijas tests un Vektora kļūdu korekcijas modelisLokālās projekcijasNelineārais Johansena kointegrācijas testsModelis NL-SVAR (Nonlinear Structural Vector Autoregression)Nelineārs VAR modelisNelineārs vektora kļūdu labojuma modelis (Nelineārs VECM)Panel SVAR modelPanelu vektorautoregresijas (Panel VAR) modelisPanel VARXPanelu VECM (Panel Vector Error Correction Model)Kvantiles VARRobusts strukturālās vektoru autoregresijas (Robust SVAR) modelisRobustā vektora autoregresijas (Robust VAR) modelisRobustais Vektora kļūdu labojumu modelis (Robust VECM)Telpiskās impulsa reakcijasJohansena kointegrācijas tests ar strukturālām lūzuma vietāmStrukturālā pārtraukuma SVAR modelisStrukturālā pārtraukuma VAR modelisVektora kļūdu labojuma modelis ar strukturālām pārtraukumiem (SB-VECM)Strukturālā vektorautoregresija (SVAR)Strukturālā vektorautoregresija (SVAR)Kopneses un gludās pārejas VAR (TVAR / STVAR)Panel VAR ar sliekšņa vērtībuJohansena koitegrācijas modelis ar laikā mainīgiem parametriemLaika mainīgo parametru SVAR modelis (TVP-SVAR)La laika mainīgo parametru VAR modelis (TVP-VAR)Laika mainīgo parametru VECM (TVP-VECM)VAR ar mainīgiem parametriem laikā (TVP-VAR)Vektora autoregresijas (VAR) modelisVektora kļūdu labojuma modelis (VECM)Vektora autoregresija (VAR)Vektora kļūdu labojuma modelis (VECM)