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STAMP是一个统计/计量经济学软件系统,用于包含趋势、季节、周期和不规则等不受干扰的成分的时间序列模型。它为时间序列的分析、建模和预测提供了一个用户友好的环境。利用状态空间方法和卡尔曼滤波进行估计和信号提取。然而,STAMP是以一种易于使用的形式设置的,使用户能够集中精力选择和解释模型。STAMP 8是OxMetrics模块化数据分析软件系统的集成部分,具有出色的数据操作、图形和批处理功能。STAMP的全称是Structural Time Series Analyser,Modeller and Predictor。结构时间序列模型是根据感兴趣的成分直接制定的,因此通常也被称为不可观测的成分时间序列模型。这些模型在许多学科都有应用,包括经济学、金融学、社会学、管理学、生物学、地理学、气象学和工程学。STAMP弥合了理论与应用之间的鸿沟;提供了必要的工具,使交互式结构时间序列建模可用于实证工作。另一个这样的工具是SsfPack,它为编程接口Ox提供了更通用的过程。


zbMATH中的参考文献(引用于,1标准件)

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按年份排序(引用)
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  3. Pedregal,Diego J.;Villegas,Marco A.;Villegas,Diego A.;Trapero,Juan R.:利用Matlab进行时间序列建模:SSpace工具箱(2019年)
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  6. Rosales Marticorena,Francisco:具有相关误差的信号的经验贝叶斯平滑样条:方法和应用(2016)
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  9. Christopher Strickland;Robert Burdett;Kerrie Mengersen;Robert Denham:PySSM:线性高斯状态空间模型贝叶斯推理的Python模块(2014)不是zbMATH
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  11. Harvey,Andrew;Luati,Alessandra:用粗尾过滤(2014)
  12. McElroy,Tucker;Monsell,Brian:Box-Pierce统计的多重测试问题(2014)
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  15. Kutlu,Levent;Slikles,Robin C.:企业层面低效率下的市场力量估计(2012年)
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  18. 罗伊·门德尔松:状态空间模型的STAMP软件(2011)不是zbMATH
  19. Thomas Doan:大鼠的状态空间方法(2011)不是zbMATH
  20. Busetti,Fabio;Harvey,Andrew:基于分位数指标的严格平稳性检验(2010)