向量自回归模型

固定多元线性模型,包括外生变量预测

一种载体,自回归(VAR)模型是联立线性方程的系统,该系统描述的多个固定的反应系列的演变。在系统方程是常数的功能,时间趋势,滞后反应,以及外源性预测变量。对于使用VAR模型工具进行分析的示例,请参见VAR模型的案例研究

从使用转换您的VAR模型分析代码VGX功能使用varm对象和它的对象函数,见从VGX功能模型对象转换

功能

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varm 建立向量自回归模型(VAR)
估计 配合向量自回归(VAR)模型数据
推断 据此推断向量自回归模型(VAR)的创新
总结 向量自回归的显示估计结果(VAR)模型
gctest 对于向量自回归Granger因果关系和块外生性测试(VAR)模型
IRF 生成向量自回归(VAR)模型的脉冲响应
fevd 产生向量自回归(VAR)模型预测误差方差分解(FEVD)
gctest 逐块的Granger因果关系和外生性块测试
armairf 生成或情节ARMA模型脉冲响应
armafevd 生成或情节ARMA模型预测误差方差分解(FEVD)
arma2ar 转换ARMA模型AR模型
arma2ma 转换ARMA模型MA模型
vec2var 转换VEC模型VAR模型
var2vec 转换VAR模型VEC模型
VECM 转换向量自回归(VAR)模型向量纠错(VEC)模型
模拟 向量自回归(VAR)模型的蒙特卡罗模拟
过滤 通过向量自回归(VAR)模型滤波器的干扰
预测 预测向量自回归(VAR)模型的响应

主题

创建模型

创建及调整VAR模型使用简写语法

此示例示出了如何(4)具有未知参数模型中使用来创建三维VARvarm和语法速记。

创建及调整VAR模型使用了普通的语法

此示例示出了如何(4)具有未知参数模型中使用来创建三维VARvarm和速记语法。

向量自回归(VAR)模型创建

代表一个向量自回归模型(VAR)使用varm宾语。

向量自回归(VAR)模型

了解向量自回归模型的特点,以及如何创建它们。

从VGX功能模型对象转换

转换使用常见任务VGX功能更新的功能。

拟合模型到数据

多元时间序列数据格式

准备好你的数据,一个多元时间序列分析。

VAR模型估计

飞度VAR模型数据。

飞度VAR模型仿真数据

从已知的VAR模型模拟的数据,然后拟合VAR模型来模拟的数据。

CPI和失业率的拟合VAR模型

估计消费者物价指数和失业率组成的VAR模型。

实施相依回归

包括在VAR模型与所有其他参数估计回归成分外源性的预测。

估计资本资产定价模型使用SUR

实现使用计量经济学工具箱™VAR模型框架的资本资产定价模型(CAPM)。

VAR模型的案例研究

分析VAR模型。

脉冲响应函数和Granger因果关系

生成VAR模型的脉冲响应

生成对实际GDP的利率冲击的脉冲响应。

比较广义和正交化脉冲响应函数

演示正交和广义脉冲响应函数之间的差异。

模式之间进行转换

转换VARMA模型VAR模型

创建VARMA模型,然后将其转换为一个纯粹的VAR模型。

生成模拟或脉冲响应

VAR模型的预测,模拟和分析

使用模型来推算时间序列的行为。

模拟VAR模型的条件反应

预测CPI增长率给出了使用蒙特卡罗模拟失业率的已知值。

模拟响应使用过滤器

重现的结果模拟运用过滤

预计VARx前提模型模拟响应

估计包含滞后内生和外生变量和模拟反应的多元时间序列模型。

预测VAR模型利用蒙特卡罗模拟

生成使用蒙特卡罗模拟一个VAR模型预测。

产生最小均方误差预测

预测VAR模型

产生错误估计预测。

预测VAR模型利用蒙特卡罗模拟

生成使用蒙特卡罗模拟一个VAR模型预测。

预测VAR模型的条件反应

预测响应给出关于预测期内其他的响应值的同期资料。