从VGX函数转换为模型对象 - Matlab和Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

转换`vgx`函数以模拟对象

在R2017a中，功能varm.那arma2ar那ARMA2MA.,趋于稳定更换vgxar.那vgxcount.那VGXDISP.那vgxget.那vgxinfer那VGXLoglik.那VGXMA那vgxplot那VGXPRED.那VGXProc.那vgxqual.那VGXSet.那VGXSIM,vgxvarx.．如果你用的是老的vgx多变量数据分析函数在发布后的R2017b, MATLAB^®一个错误的问题。本主题向您展示如何转换使用vgx函数到更新的功能。

假设这些条件：

您需要使用VARX(4)模型同时建模三个响应变量。该模型包含两个预测变量的回归组件，一个常量矢量和一个线性时间趋势项。
样本前响应数据为4 × 3矩阵y0.．
估计样本响应数据位于100×3矩阵中y．
外源数据在100×2矩阵中X．

该表比较了基于所述条件完成常见任务的旧方法和新方法。

任务	旧功能或行为	新的功能或行为
创建VAR（4）模型模板进行估计。	mdl = vgxset（“n”3,nAR的4“不变”，真的）;	mdl = varm（3,4）;mdl.trend = nan（3,1）;
检索模型属性，例如，创新协方差矩阵。	vgxget (Mdl'Q'的）	Mdl。协方差
集合等式约束进行估计;例如，将模型常量设置为1的向量。	mdl = vgxset（mdl，'一种'的(1),'asolve'假(3,1));	mdl.constant = sones（3,1）;
适用于数据趋势的无限制模型。所有外源预测器都发生在每个响应方程中，并且不共享系数。	XK = [（1：100）'x];％包括线性趋势Xk = kron (Xk,眼(3));创建设计矩阵XK = MAT2CELL（XK，3 *（100,1），尺寸（XK，2））;%包装成100 × 1细胞载体mdl.nx = size（XK {1}，2）;% vgxvarx必须知道数字…外生变量百分比ESTMDL = VGXVARX（MDL，Y，XK，Y0）; `vgxvarx.`需要设计矩阵而不是数据矩阵。线性趋势和两个外源变量在设计矩阵中产生九个柱。	estmdl =估计（mdl，y，'y0'，y0，'X', X);
将模型适合数据。`X (: 1)`出现在所有方程中，但是`X (:, 2)`只出现在第一个方程中。	XK = [（1：100）'x];XK = [Kron（XK（：，1：2），眼睛（3））Kron（XK（:,3），[1; 0; 0]）];XK = MAT2CELL（XK，3 *（100,1），尺寸（XK，2））;ESTMDL = VGXVARX（MDL，Y，XK，Y0）;	mdl.beta = nan（3,2）;mdl.beta（2：3,2）= 0;estmdl =估计（mdl，y，'y0'，y0，'X', X);
获得估计的回归系数。	`EstMdl.b`，一个9乘1的向量，其中: `EstMdl.b (1:3)`是等式1-3的估计时间趋势。 `EstMdl.b(6节)`是外源变量的估计回归系数`X (: 1)`对于等式1-3。 `estmdl.b（7：9）`是外源变量的估计回归系数`X (:, 2)`对于等式1-3。	`EstMdl。β`，一个3 × 2矩阵，行对应于方程(列对应于`y`）和对应于外源变量的列（列`X`的）
显示估计的模型。	vgxdisp (EstMdl)	概述（estmdl）
在模型中获取不受限制或估计参数的数量。	[~, numactive] = vgxcount (EstMdl); `数字`在创新协方差矩阵中包含估计元素。	结果=总结（estmdl）;numactive =结果。numestimated parameters; `数字`不包括创新协方差矩阵的估计要素。
推断出残差。	[estmdl，〜，〜，e] = Vgxvarx（MDL，Y，XK，Y0）;％方法1e = vgxinfer（estmdl，y，x，y0）;％方法2	[EstMdl ~ ~ E] =估计(Mdl Y'y0'，y0，'X', X);E =推断(EstMdl Y'y0'，y0，'X', X);
获得合适的统计数据。	logl = vgxloglik (EstMdl E);[aic,bic] = aicbic(logl,numactive - 6100)......％删除估计协方差元素的计数	logl =结果.Loglikelihie;AIC =结果。BIC =结果.BIC;
确定模型稳定性。	趋于= vgxqual (EstMdl);	ARLagOp = LagOp([{eye(3)} EstMdl.AR]);趋于=趋于稳定(ARLagOp);
在估计期间模拟1000个响应路径。	YSIM = VGXProc（ESTMDL，100，X，Y0，[]，1000）;	ysim =模拟（estmdl，100，'y0'，y0，......'X'，X，“NumPaths”，1000）;
用8 × 2矩阵对模型进行8期预测`XF.`包含未来的外源数据。	XFK = [（101：108）'XF];XFK = Kron（XFK，Eye（3））;创建设计矩阵XFk = mat2cell (XFk, 3 *(8, 1),大小(XFk, 2));YF = vgxpred (EstMdl 8 XFk Y);	YF =预测（Estmdl，8，Y，'X'，XF）;

之间的一些显着差异vgx和varm.功能是：

varm.不支持使用结构或M金宝appA组件创建模型。但是，您可以使用隐式SVARMA模型执行一些任务。看到arma2ar那ARMA2MA.那ARMAIRF.,armafevd.．
估计不支持对角协方差矩金宝app阵的规范进行估计。
varm.不允许多个方程中的相同回归系数。每个外源变量与跨等式的独特回归系数相关联。
函数的varm.框架不会适应多种外源数据的路径。相反，当函数在多条响应或创新路径上运行时，该功能将相同的外部数据应用于所有路径。