使用Monte Carlo仿真预测VAR模型

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此示例显示了如何使用Monte Carlo仿真通过模拟预测VAR模型。

模拟使您能够根据模型生成时间序列的模拟。如果您有一个Trustworthy Var模型对象，您可以将这些模拟用作样本预测。

模拟要求:

一个模型（estmdl.在下文中）
预测的期间数量（numobs在下文中）

模拟可选择：

外源数据系列
预先定位时间序列（Y（结束3：结束，:)在下文中）
有条件模拟的未来样本响应
来模拟的实现或路径（2000年在下文中）

加载DATA_USECONMODEL.数据集。此示例使用两次序列：实际GDP的对数，以及真正的3个月T账单率，两者都有差别达到静止。有用，VAR（4）模型描述了时间序列。

加载DATA_USECONMODEL.def = log（dataTable.cpiaucsl）;gdp = log（dataTable.gdp）;RGDP = Diff（GDP  -  Def）;％真实GDP是GDP  - 通货紧缩TB3 = 0.01 * DataTable.TB3MS;ddef = 4 * diff（def）;％缩放RTB3 = TB3（2：END） -  DDEF;％真正的兴趣是缩小的Y = [RGDP，RTB3];

适合var（4）模型规格。

Mdl = varm(2、4);Mdl。SeriesNames = {'改变真正的GDP'那'改变了真正的3-Mo T-账单率'};estmdl =估计（mdl，y）;

定义预测地平线。

numobs = 21;fdates = dateshift（DataTable.Time（END），'结尾'那'四分之一'1: numobs);

模拟模型numobs向前一步，生成2000条路径。指定数据末尾的预样本观察值。

rng (1);再现性的百分比ysim =模拟（estmdl，numobs，'y0'，Y（结束3：结束，:)，'numpaths'，2000）;

计算模拟级数的平均值和标准差:

ymean =卑鄙（ysim，3）;％计算手段YSTD = STD（YSIM，0,3）;％计算STD偏差

绘制模拟系列的手段+/- 1标准偏差：

数字;子图（2,1,1）绘图（DataTable.Time（ex-10：结束），y（最终-10：结束，1），'k') ('在'）绘图（[DataTable.Time（END）FDATES]，[Y（终点，1）; ymean（：，1）]，'r'）绘图（[DataTable.Time（END）FDATES]，[Y（结束，1）; YMEAN（：，1）] + [0; YSTD（：，1）]，'B'）绘图（[DataTable.Time（END）FDATES]，[Y（结束，1）; ymean（：，1）]  -  [0; YSTD（：，1）]，'B'） 标题（'改变真正的GDP'）子图（2,1,2）绘图（DataTable.Time（ex-10：结束），Y（结束-10：结束，2），'k') ('在'）绘图（[DataTable.Time（END）FDATES]，[Y（结束，2）; Ymean（:,2）]，'r'）绘图（[DataTable.Time（END）FDATES]，[Y（结束，2）; YMEAN（:,2）] + [0; YSTD（:,2）]，'B')情节([DataTable.Time(结束)FDates], [Y (, 2); Ymean (:, 2)] - [0; Ystd (:, 2)),'B'） 标题（'改变了真正的3-Mo T-账单率'的）