How To Handle Missing Data In Stata Forex




How To Handle Missing Data In Stata ForexBase R navios com um monte de funcionalidade util para series de tempo, em especial no pacote stats. Isto e complementado por muitos pacotes no CRAN, que sao brevemente resumidos abaixo. Ha tambem uma consideravel sobreposicao entre as ferramentas para series temporais e aquelas nas vistas de tarefas de Econometria e Financas. Os pacotes nesta visualizacao podem ser estruturados grosso modo nos seguintes topicos. Se voce acha que algum pacote esta faltando na lista, informe-nos. A infraestrutura . Base R contem infra-estrutura substancial para representar e analisar dados de series temporais. A classe fundamental e quottsquot que pode representar series temporais regularmente espacadas (usando carimbos de tempo numericos). Assim, e particularmente adequado para dados anuais, mensais, trimestrais, etc. As medias moveis sao computadas por ma da previsao. E rollmean do zoologico. Este ultimo tambem proporciona uma funcao geral rollapply. Juntamente com outras funcoes de estatisticas de rolamento especificas. Roll fornece funcoes paralelas para computar estatisticas de rolagem. Graficos . As parcelas de series temporais sao obtidas com plot () aplicado aos objetos ts. (Parciais) funcoes de autocorrelacao sao implementadas em acf () e pacf (). Versoes alternativas sao fornecidas por Acf () e Pacf () na previsao. Juntamente com uma exibicao de combinacao usando tsdisplay (). SDD fornece diagramas de dependencia de serie mais gerais, enquanto dCovTS calcula e traca as funcoes de covariancia e correlacao de distancia de series temporais. Exibicoes sazonais sao obtidas usando monthplot () nas estatisticas e seasonplot na previsao. Wats implementa wrap-around graficos de serie de tempo. Ggseas fornece graficos ggplot2 para series ajustadas sazonalmente e estatisticas de rolamento. Dygraphs fornece uma interface para o Dygraphs interativo serie de tempo grafico de biblioteca. ZRA traca objetos de previsao do pacote de previsao usando digrafos. As parcelas dos ventiladores basicos das distribuicoes de previsao sao fornecidas por previsao e vars. As parcelas de ventiladores mais flexiveis de quaisquer distribuicoes sequenciais sao implementadas em fanplot. Class quottsquot so pode lidar com carimbos de tempo numericos, mas muitas mais classes estao disponiveis para armazenar informacoes de data / hora e computacao com ele. Para uma visao geral, consulte R Help Desk: Classes de data e hora em R de Gabor Grothendieck e Thomas Petzoldt em R News 4 (1). 29-32. Classes quotyearmonquot e quotyearqtrquot do zoologico permitem computacao mais conveniente com observacoes mensais e trimestrais, respectivamente. Classe quotDatequot do pacote base e a classe basica para lidar com datas em dados diarios. As datas sao internamente armazenadas como o numero de dias desde 1970-01-01. O pacote cron fornece classes para datas (). Horas () e data / hora (intra-dia) em cron (). Nao ha suporte para fusos horarios e horario de verao. Internamente, os objetos quotchronquot sao dias (fracionarios) desde 1970-01-01. Classes quotPOSIXctquot e quotPOSIXltquot implementam o padrao POSIX para informacoes de data / hora (intra-dia) e tambem suportam fusos horarios e horario de verao. No entanto, os calculos de fuso horario exigem algum cuidado e podem depender do sistema. Internamente, quotPOSIXctquot objetos sao o numero de segundos desde 1970-01-01 00:00:00 GMT. O pacote lubridate fornece funcoes que facilitam determinados calculos baseados em POSIX. A classe quottimeDatequot e fornecida no pacote timeDate (anteriormente: fCalendar). Destina-se a informacoes de data / hora financeira e trata de fusos horarios e horarios de verao atraves de um novo conceito de centros financeiros. Internamente, ele armazena todas as informacoes em quotPOSIXctquot e faz todos os calculos em GMT apenas. Funcionalidade do calendario, p. Incluindo informacoes sobre fins de semana e feriados para varias bolsas de valores, tambem esta incluido. O pacote tis fornece a classe quottiquot para informacoes de hora / data. A classe quotmondatequot do pacote mondate facilita a computacao com datas em termos de meses. O pacote tempdisagg inclui metodos para desagregacao temporal e interpolacao de uma serie temporal de baixa frequencia para uma serie de frequencias mais altas. TimeProjection extrai componentes de tempo util de um objeto de data, como dia da semana, fim de semana, feriado, dia do mes, etc, e coloca-lo em um quadro de dados. Como mencionado acima, quotts ??e a classe basica para series temporais regularmente espacadas usando carimbos de tempo numericos. O pacote do zoologico fornece infra-estrutura para series temporais regular e irregularmente espacadas usando classes arbitrarias para os carimbos de tempo (ou seja, permitindo que todas as classes da secao anterior). Ele e projetado para ser o mais consistente possivel com quottsquot. Coercao de e para quotzooquot esta disponivel para todas as outras classes mencionadas nesta secao. O pacote xts baseia-se no zoologico e fornece tratamento uniforme de Rs diferentes classes de dados baseadas no tempo. Varios pacotes implementam series temporais irregulares baseadas em quotPOSIXctquot selos de tempo, destinados especialmente para aplicacoes financeiras. Estes incluem quotits de sua. Citacoes de tseries. E quotftsquot de fts. A classe quottimeSeriesquot em timeSeries (anteriormente: fSeries) implementa series de tempo com selos de tempo quottimeDatequot. A classe quottisquot in tis implementa series de tempo com selos de tempo quottiquot. O pacote tframe contem infra-estrutura para definir intervalos de tempo em diferentes formatos. Previsao e Modelagem Univariada O pacote de previsao fornece uma classe e metodos para previsoes de series de tempo univariadas e fornece muitas funcoes implementando diferentes modelos de previsao incluindo todos aqueles no pacote de estatisticas. Suavizacao exponencial. HoltWinters () em estatisticas fornece alguns modelos basicos com otimizacao parcial, ets () do pacote de previsao fornece um conjunto maior de modelos e instalacoes com otimizacao completa. O pacote MAPA combina modelos exponenciais de suavizacao em diferentes niveis de agregacao temporal para melhorar a precisao das previsoes. Smooth implementa algumas generalizacoes de suavizacao exponencial. O metodo theta e implementado na funcao thetaf do pacote de previsao. Uma implementacao alternativa e estendida e fornecida no forectheta. Modelos auto-regressivos. Ar () em estatisticas (com selecao de modelo) e FitAR para modelos de subconjunto AR. Modelos ARIMA. Arima () em stats e a funcao basica dos modelos ARIMA, SARIMA, ARIMAX e subconjunto ARIMA. Ele e aprimorado no pacote de previsao atraves da funcao Arima () juntamente com auto. arima () para a selecao de ordem automatica. Arma () no pacote tseries fornece algoritmos diferentes para modelos ARMA e subconjunto ARMA. O FitARMA implementa um algoritmo MLE rapido para modelos ARMA. O pacote gsarima contem funcionalidade para a simulacao da serie de tempo SARIMA generalizada. O pacote mar1s processa AR multiplicativo (1) com processos sazonais. TSTutorial fornece um tutorial interativo para Box-Jenkins modelagem. Os intervalos de previsao melhorados para ARIMA e modelos de series temporais estruturais sao fornecidos pelo tsPI. Modelos ARMA periodicos. Pear e partsm para modelos periodicos de series temporais autorregressivas e perARMA para modelagem periodica ARMA e outros procedimentos para analise periodica de series temporais. Modelos ARFIMA. Algumas instalacoes para modelos ARFIMA fraccionados diferenciados sao fornecidas no pacote fracdiff. O pacote arfima possui recursos mais avancados e gerais para modelos ARFIMA e ARIMA, incluindo modelos de regressao dinamica (funcao de transferencia). ArmaFit () do pacote fArma e uma interface para modelos ARIMA e ARFIMA. Ruido gaussiano fracionario e modelos simples para series de tempo de decaimento hiperbolico sao tratados no pacote FGN. Os modelos de funcao de transferencia sao fornecidos pela funcao arimax no pacote TSA ea funcao arfima no pacote arfima. Outlier deteccao apos a Chen-Liu abordagem e fornecida por tsoutliers. Modelos estruturais sao implementados em StructTS () em stats, e em stsm e stsm. class. KFKSDS fornece uma implementacao ingenua do filtro de Kalman e alisadores para modelos de espaco de estados univariados. Os modelos de series temporais estruturais bayesianas sao implementados em series temporais nao gaussianas que podem ser manipuladas com modelos de espaco de estado GLARMA via glarma. E usando modelos Generalized Autoregressive Score no pacote GAS. Modelos condicionais de Auto-Regressao utilizando metodos Monte Carlo Likelihood sao implementados em mclcar. Modelos GARCH. Garch () do tseries se encaixa modelos GARCH basicos. Muitas variacoes em modelos de GARCH sao fornecidas pelo rugarch. Outros pacotes GARCH univariados incluem fGarch que implementa modelos ARIMA com uma ampla classe de inovacoes GARCH. Existem muitos outros pacotes GARCH descritos na vista de tarefas Financeiro. Modelos de volatilidade estocastica sao manipulados por stochvol em uma estrutura bayesiana. Modelos de serie de tempo de contagem sao manipulados nos pacotes tscount e acp. O ZIM fornece modelos Zero-Inflated para series de tempo de contagem. Tsintermittent implementa varios modelos para analisar e prever series de tempo de demanda intermitente. As series temporais censuradas podem ser modeladas usando centavos e carx. Testes Portmanteau sao fornecidos atraves de Box. test () no pacote stats. Testes adicionais sao dados por portes e WeightedPortTest. A deteccao de ponto de mudanca e fornecida no strucchange (usando modelos de regressao linear), na tendencia (usando testes nao parametricos) e em wbsts (usando segmentacao binaria selvagem). O pacote de ponto de mudanca fornece muitos metodos de ponto de troca populares, e ecp faz deteccao de ponto de mudanca nao parametrico para series univariadas e multivariadas. A deteccao de ponto de mudanca online para series temporais univariadas e multivariadas e fornecida pelo onlineCPD. O InspectChangepoint usa projecao esparsa para estimar pontos de mudanca em series temporais de alta dimensao. A imputacao de series temporais e fornecida pelo pacote imputeTS. Alguns recursos mais limitados estao disponiveis usando na. interp () do pacote de previsao. As previsoes podem ser combinadas usando ForecastCombinations que suporta os metodos mais usados ??para combinar previsoes. ForecastHybrid fornece funcoes para previsoes de conjuntos, combinando abordagens do pacote de previsao. Opera tem facilidades para previsoes on-line com base em combinacoes de previsoes fornecidas pelo usuario. A avaliacao da previsao e fornecida na funcao accuracy () da previsao. A avaliacao de previsao distribucional usando regras de pontuacao esta disponivel no scoringRules Miscellaneous. Ltsa contem metodos para analise de series temporais lineares, timsac para analise e controle de series temporais e tsbugs para modelos BUGS de series temporais. A estimativa da densidade espectral e fornecida pelo espectro () no pacote stats, incluindo o periodograma, o periodograma suavizado e as estimativas de AR. A inferencia espectral bayesiana e fornecida por bspec. O quantspec inclui metodos para calcular e tracar periodogramas de Laplace para series temporais univariadas. O periodograma Lomb-Scargle para series temporais amostradas de forma desigual e calculado por lomb. O espectro utiliza transformadas de Fourier e Hilbert para filtragem espectral. Psd produz estimativas de densidade espectral adaptativas, seno-multitaper. Kza fornece Kolmogorov-Zurbenko Adaptive Filters incluindo deteccao de quebra, analise espectral, wavelets e KZ Fourier transformacoes. Multitaper tambem fornece algumas ferramentas de analise espectral multitaper. Metodos Wavelet. O pacote de wavelets inclui computar filtros wavelet, transformadas wavelet e analises multiresolucao. Os metodos wavelet para a analise de series temporais baseados em Percival e Walden (2000) sao dados em wmtsa. WaveletComp fornece algumas ferramentas para a analise baseada em wavelet de series temporais univariadas e bivariadas incluindo cross-wavelets, diferenca de fase e testes significativos. Biwavelet pode ser usado para plotar e calcular os espectros wavelet, espectros de wavelet cruzado e coerencia wavelet de series temporais nao-estacionarias. Ele tambem inclui funcoes para agrupar series temporais baseadas nas (des) similaridades em seu espectro. Testes de ruido branco usando wavelets sao fornecidos por hwwntest. Metodos Wavelet adicionais podem ser encontrados no brainwaver pacotes. Rwt. Waveslim Wavethresh e mvcwt. A regressao harmonica usando termos de Fourier e implementada em HarmonicRegression. O pacote de previsao tambem fornece algumas facilidades simples de regressao harmonica atraves da funcao fourier. Decomposicao e filtragem Filtros e suavizacao. O filtro () em stats fornece filtragem linear media auto-regressiva e movel de series temporais univariadas multiplas. O pacote robfilter fornece varios filtros robustos de series temporais, enquanto o mFilter inclui diversos filtros de series temporais uteis para suavizar e extrair componentes tendenciais e ciclicos. Smooth () do pacote de estatisticas computa Tukeys executando mediana smoothers, 3RS3R, 3RSS, 3R, etc sleekts calcula o 4253H duas vezes metodo de suavizacao. Decomposicao. A decomposicao sazonal e discutida abaixo. A decomposicao baseada em auto-regressao e fornecida pelo ArDec. O rmaf usa um filtro refinado de media movel para decomposicao. Analise de Espectro Singular e implementada em Rssa e metodos espectrais. A decomposicao do modo empirico (EMD) ea analise espectral de Hilbert sao fornecidas por EMD. Ferramentas adicionais, incluindo EMD conjunto, estao disponiveis em hht. Uma implementacao alternativa do conjunto EMD e sua variante completa estao disponiveis em Rlibeemd. Decomposicao sazonal. O pacote stats fornece decomposicao classica em decompose (). E decomposicao STL em stl (). A decomposicao STL melhorada esta disponivel em stlplus. StR fornece a decomposicao Seasonal-Trend baseada na regressao. X12 fornece um wrapper para os binarios X12 que devem ser instalados primeiro. X12GUI fornece uma interface grafica do usuario para x12. Os binarios X-13-ARIMA-SEATS sao fornecidos no pacote x13binary, com o fornecimento sazonal de uma interface R. Analise da sazonalidade. O pacote bfast fornece metodos para detectar e caracterizar mudancas abruptas dentro da tendencia e componentes sazonais obtidos a partir de uma decomposicao. Npst fornece uma generalizacao do teste de sazonalidade Hewitts. estacao. Analise sazonal de dados de saude, incluindo modelos de regressao, crossover caso-estratificado tempo, funcoes de tracado e verificacoes residuais. Mares Analise sazonal e graficos, especialmente para climatologia. Dessazonalizar Otimizacao da dessazonalizacao para series geofisicas usando o encaixe AR. Estacionaridade, Unidade de Raizes e Cointegracao Estacionaridade e raizes unitarias. Tseries fornece varios testes de estacionaridade e raiz unitaria, incluindo Dickey-Fuller aumentado, Phillips-Perron e KPSS. Implementacoes alternativas dos testes ADF e KPSS estao no pacote urca, que tambem inclui metodos adicionais como os testes Elliott-Rothenberg-Stock, Schmidt-Phillips e Zivot-Andrews. O pacote fUnitRoots tambem fornece o teste MacKinnon, enquanto o uroot fornece testes de raiz unitaria sazonais. O CADFtest fornece implementacoes tanto do ADF padrao como de um teste de ADF (CADF) com covariavel. Estacionaridade local. Localiza um teste de estacionaridade local e calcula a autocovariancia localizada. A determinacao da determinacao da costeracao de series temporais e fornecida por costat. LSTS tem funcoes para analise de series temporais localmente estacionarias. Modelos de wavelet estacionariamente estacionarios para series temporais nao-estacionarias sao implementados em wavethresh (incluindo estimativa, plotagem e simulacao para espectros que variam no tempo). Cointegracao. O metodo Engle-Granger de dois passos com o teste de cointegracao Phillips-Ouliaris e implementado em tseries e urca. Este ultimo contem adicionalmente funcionalidade para os testes Johansen trace e lambda-max. TsDyn fornece Johansens teste e AIC / BIC selecao simultanea rank-lag. O CommonTrend fornece ferramentas para extrair e tracar tendencias comuns de um sistema de cointegracao. A estimacao e inferencia de parametros em uma regressao de cointegracao sao implementadas em cointReg. Analise nao linear de series temporais Auto-regressao nao-linear. Varias formas de auto-regressao nao linear estao disponiveis em tsDyn, incluindo AR aditivo, redes neurais, modelos SETAR e LSTAR, limiar VAR e VECM. A auto-regressao da rede neural tambem e fornecida no GMDH. O bentcableAR implementa a autorregressao Bent-Cable. BAYSTAR fornece a analise bayesiana de modelos autorregressivos de limiar. TseriesChaos fornece uma implementacao R dos algoritmos do projeto TISEAN. Autoregression Os modelos de comutacao de Markov sao fornecidos em MSwM. Enquanto que as misturas dependentes de modelos de Markov latentes sao dadas em depmix e depmixS4 para series temporais categoricas e continuas. Testes. Varios testes de nao-linearidade sao fornecidos em fNonlinear. TseriesEntropy testes de dependencia em serie nao linear com base em metricas de entropia. Funcoes adicionais para series temporais nao-lineares estao disponiveis em nlts e nonlinearTseries. A modelagem da serie de tempo do Fractal e a analise sao fornecidas pelo fractal. Fractalrock gera series de tempo fractal com distribuicoes de retornos nao-normais. Modelos dinamicos de regressao Modelos dinamicos lineares. Uma interface conveniente para ajustar modelos de regressao dinamica via OLS esta disponivel no dynlm uma abordagem avancada que tambem funciona com outras funcoes de regressao e mais series de series temporais e implementada em dyn. Equacoes mais avancadas do sistema dinamico podem ser montadas usando dse. Os modelos de espaco de estados lineares gaussianos podem ser montados usando dlm (via maxima verossimilhanca, filtragem / alisamento de Kalman e metodos bayesianos), ou usando bsts que usa MCMC. As funcoes para a modelacao nao-linear de atraso distribuido sao fornecidas em dlnm. Modelos de parametros variaveis ??no tempo podem ser ajustados usando o pacote tpr. OrderedLasso ajusta um modelo linear esparso com uma restricao de ordem sobre os coeficientes, a fim de lidar com regressores defasados ??onde os coeficientes decadencia como o lag aumenta. Modelos dinamicos de varios tipos estao disponiveis em dynr incluindo tempo discreto e continuo, modelos lineares e nao-lineares e diferentes tipos de variaveis ??latentes. Modelos de series temporais multivariadas Modelos VAR (Vector Autoregressive) sao fornecidos via ar () no pacote stats basico incluindo a selecao de pedidos via AIC. Estes modelos sao restritos para ser estacionario. O MTS e um conjunto de ferramentas para analise de series temporais multivariadas, incluindo VAR, VARMA, VARMA sazonal, modelos VAR com variaveis ??exogenas, regressao multivariada com erros de series temporais e muito mais. Possivelmente modelos VAR nao estacionarios sao montados no pacote mAr, o que tambem permite modelos VAR no espaco do componente principal. Sparsevar permite a estimacao de modelos VAR e VECM esparsos, ecm fornece funcoes para a construcao de modelos VECM, enquanto BigVAR estima modelos VAR e VARX com penalidades laco estruturado. Os modelos e redes VAR automatizados estao disponiveis no autovarCore. Modelos mais elaborados sao fornecidos em pacotes vars. TsDyn. EstVARXls () em dse. E uma abordagem bayesiana esta disponivel em MSBVAR. Outra implementacao com intervalos de previsao bootstrap e dada em VAR. etp. MlVAR fornece auto-regressao vectorial multi-nivel. VARsignR fornece rotinas para identificar choques estruturais em modelos VAR usando restricoes de sinal. Os modelos VARIMA e modelos de espaco de estado sao fornecidos no pacote dse. EvalEst facilita experiencias de Monte Carlo para avaliar os metodos de estimacao associados. Modelos de correcao de erros vetoriais estao disponiveis atraves da urca. Vars e pacotes tsDyn, incluindo versoes com restricoes estruturais e thresholding. Analise de componentes de series temporais. A analise fatorial de series temporais e fornecida em tsfa. O ForeCA implementa uma analise de componentes que pode ser pesquisada procurando as melhores transformacoes lineares que tornam uma serie de tempo multivariada o mais previsivel possivel. PCA4TS encontra uma transformacao linear de uma serie de tempo multivariada dando subseries de menor dimensao que nao estao correlacionadas entre si. Modelos de espaco de estados multivariados sao implementados no pacote FKF (Fast Kalman Filter). Isso fornece modelos de espaco de estados relativamente flexiveis atraves da funcao fkf (): os parametros de espaco de estado podem variar em funcao do tempo e as interceptacoes sao incluidas em ambas as equacoes. Uma implementacao alternativa e fornecida pelo pacote KFAS que fornece um filtro de Kalman multivariado rapido, mais suave, simulacao mais suave e previsao. Ainda outra implementacao e dada no pacote dlm que tambem contem ferramentas para converter outros modelos multivariados em forma de espaco de estado. Dlmodeler fornece uma interface unificada para dlm. KFAS e FKF. O MARSS se ajusta a modelos de estados-espaco autoregressivos multivariados restritos e nao restringidos usando um algoritmo EM. Todos esses pacotes assumem que os termos de erro observacional e de estado nao estao correlacionados. Os processos de Markov parcialmente observados sao uma generalizacao dos modelos de espaco de estados multivariados lineares usuais, permitindo modelos nao-Gaussianos e nao-lineares. Estes sao implementados no pacote pompa. Modelos de volatilidade estocastica multivariada (usando fatores latentes) sao fornecidos por fatores tochvol. Analise de grandes grupos de series temporais O agrupamento em series temporais e implementado em TSclust. Dtwclust. BNPTSclust e pdc. TSdist fornece medidas de distancia para dados de series temporais. O jmotif implementa ferramentas baseadas na discretizacao simbolica de series temporais para encontrar motivos em series temporais e facilita a classificacao de series temporais interpretaveis. Metodos para tracar e prever colecoes de series temporais hierarquicas e agrupadas sao fornecidos por hts. Ladrao usa metodos hierarquicos para conciliar previsoes de series temporais agregadas. Uma abordagem alternativa para conciliar as previsoes de series temporais hierarquicas e fornecida por gtop. Ladrao Modelos de tempo continuo Modelagem autorregressiva de tempo continuo e fornecida em cts. Sim. DiffProc simula e modela equacoes diferenciais estocasticas. Simulacao e inferencia para equacoes diferenciais estocasticas e fornecida por sde e yuima. Bootstrapping. O pacote de inicializacao fornece a funcao tsboot () para bootstrapping de serie de tempo, incluindo bootstrap de bloco com varias variantes. Tsbootstrap () do tseries fornece bootstrapping rapido estacionario e de bloco. O bootstrap entropy maximo para a serie de tempo esta disponivel no meboot. Timesboot calcula o CI de bootstrap para o ACF e o periodograma da amostra. O BootPR calcula os intervalos de previsao corrigidos por bias e boostrap para series temporais autorregressivas. Dados de Makridakis, Wheelwright e Hyndman (1998) Previsao: metodos e aplicacoes sao fornecidos no pacote fma. Dados de Hyndman, Koehler, Ord e Snyder (2008) As previsoes com suavizacao exponencial estao no pacote expsmooth. Dados de Hyndman e Athanasopoulos (2013) Previsao: principios e praticas estao no pacote fpp. Os dados da competicao M e competicao M3 sao fornecidos no pacote Mcomp. Os dados da competicao M4 sao dados em M4comp. Enquanto a Tcomp fornece dados da Competicao de Previsao de Turismo IJF 2010. Pdfetch fornece facilidades para baixar series economicas e financeiras de fontes publicas. Dados do portal on-line do Quandl para conjuntos de dados financeiros, economicos e sociais podem ser consultados interativamente usando o pacote Quandl. Os dados do portal on-line do Datamarket podem ser obtidos usando o pacote rdatamarket. Os dados de Cryer e Chan (2010) estao no pacote TSA. Os dados de Shumway e Stoffer (2011) estao no pacote astsa. Dados de Tsay (2005) A analise de series de tempo financeiras esta no pacote FinTS, juntamente com algumas funcoes e arquivos de script necessarios para trabalhar alguns dos exemplos. TSdbi fornece uma interface comum para bancos de dados de series temporais. Fama fornece uma interface para bases de dados de series de tempo FAME AER e Ecdat ambos contem muitos conjuntos de dados (incluindo dados de series temporais) de muitos livros de econometria dtw. Algoritmos dinamicos do warping do tempo para computar e tracar alinhamentos pairwise entre series de tempo. EnsembleBMA. Modelo Bayesiano Averaging para criar previsoes probabilisticas a partir de previsoes de conjunto e observacoes meteorologicas. Earlywarnings. Avisos iniciais sinalizam caixa de ferramentas para detectar transicoes criticas em eventos de series temporais. Transforma dados de eventos extraidos por maquina em series de tempo multivariadas agregadas regulares. FeedbackTS. Analise da direcionalidade temporal fragmentada para investigar feedback em series temporais. LPStimeSeries pretende encontrar similaridade de padrao quotlearned para series de tempo. MAR1 fornece ferramentas para preparar dados de series temporais de comunidades ecologicas para modelagem de AR multivariada. Redes Rotinas para a estimativa de redes de correlacao parciais esparsas de longo prazo para dados de series temporais. PaleoTS. Modelagem da evolucao em series temporais paleontologicas. Pastecs. Regulacao, decomposicao e analise de series espaco-temporais. Ptw. Comprimento de tempo parametrico. RGENERATE fornece ferramentas para gerar series de vetores. RMAWGEN e um conjunto de funcoes S3 e S4 para a geracao estocastica espacial multi-site de series de tempo diarias de temperatura e precipitacao, fazendo uso de modelos VAR. O pacote pode ser utilizado em climatologia e hidrologia estatistica. RSEIS. Ferramentas sismicas de analise de series temporais. Rts Analise de series temporais de rasterizacao (por exemplo, series temporais de imagens de satelite). SAE2. Modelos de series temporais para estimativa de area pequena. SpTimer. Modelagem bayesiana espacial-temporal. vigilancia. Modelacao temporal e espaco-temporal e monitoramento de fenomenos epidemicos. TED. Turbulencia de series temporais Deteccao e classificacao de eventos. Mares Funcoes para calcular caracteristicas de series temporais quase periodicas, e. Niveis de agua nos estuarios. tigre. Grupos temporariamente resolvidos de diferencas tipicas (erros) entre duas series temporais sao determinados e visualizados. TSMining. Motivos Univariados e Multivariados em Dados de Serie de Tempo. TsModel. Modelagem de series temporais para poluicao do ar e saude. Pacotes CRAN: ROLLING3: Modulo Stata para calcular os valores previstos para regressoes dinamicas Muhammad Rashid Ansari () Informacoes adicionais de contato Muhammad Rashid Ansari: INSEAD Business School, Cingapura Resumo: rolling3 gera valores preditos para cada regressao em rotacao e os salva como novas variaveis No arquivo de dados original. Ele tambem permite que o usuario looping rolling prever comando em paineis de dados. Idioma: Stata Requisitos: Stata versao 13 Palavras-chave: rolling regression rolling forecast forecast values ??valores ajustados (busca de itens similares em EconPapers) Data: 2016-03-29 Nota: Este modulo deve ser instalado a partir do Stata, digitando ssc install rolling3. Os usuarios do Windows nao devem tentar baixar esses arquivos com um navegador da Web. Referencias: Adicionar referencias no CitEc Citacoes Acompanhar citacoes por feed RSS Trabalhos relacionados: Este item pode estar disponivel em outro lugar em EconPapers: Pesquise itens com o mesmo titulo. Referencia de exportacao: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML / Texto Informacoes de encomenda: Este software pode ser encomendado a partir de repec. org/docs/ssc. php Mais software de Componentes de Software Estatistico do Boston College Departamento de Economia Boston College, 140 Commonwealth Avenue, Chestnut Hill MA 02467 EUA. Informacoes de contato no EDIRC. Dados de serie mantidos por Christopher F Baum ().XTFMB: modulo Stata para executar a regressao de painel de dois passos de Fama-MacBeth Ao solicitar uma correcao, mencione por favor estes itens handle: RePEc: boc: bocode: s456786. Veja informacoes gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questoes tecnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, titulo, resumo, informacoes bibliograficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se voce e autor deste item e ainda nao esta registrado no RePEc, recomendamos que o faca aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele tambem permite que voce aceite citacoes em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referencias estiverem totalmente ausentes, voce pode adiciona-las usando este formulario. Se as referencias completas listarem um item que esta presente no RePEc, mas o sistema nao tiver vinculado a ele, voce pode ajudar com este formulario. Se voce souber de itens ausentes citando este, voce pode nos ajudar a criar esses links adicionando as referencias relevantes da mesma maneira como acima, para cada item referente. 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