主要内容

向量自回归模型

包含外生预测变量的平稳多元线性模型

向量自回归(VAR)模型是描述多个平稳响应序列演化的联立线性方程组。系统中的方程是常数、时间趋势、滞后响应和外生预测变量的函数。有关使用VAR建模工具的分析示例,请参见VAR模型案例研究

转换您的VAR模型分析代码从使用vgx函数来使用varm对象及其对象函数,请参见从vgx函数转换为模型对象

功能

全部展开

varm 创建向量自回归(VAR)模型
估计 拟合向量自回归(VAR)模型与数据
推断出 推断向量自回归模型(VAR)创新
总结 显示矢量自回归(VAR)模型的估计结果
gct 矢量自回归(VAR)模型的Granger因果关系和块外生性检验
irf 生成矢量自回归(VAR)模型的脉冲响应
fevd 生成向量自回归(VAR)模型预测误差方差分解(FEVD)
gct 分块格兰杰因果关系和分块外因性检验
armairf 生成或绘制ARMA模型脉冲响应
armafevd 生成或绘制ARMA模型预测误差方差分解(FEVD)
arma2ar 将ARMA模型转换为AR模型
arma2ma 将ARMA模型转换为MA模型
vec2var 将VEC模型转换为VAR模型
var2vec 将VAR模型转换为VEC模型
结果 将矢量自回归(VAR)模型转换为矢量误差修正(VEC)模型
模拟 矢量自回归(VAR)模型的蒙特卡罗模拟
过滤器 利用矢量自回归(VAR)模型对干扰进行滤波
预测 预测向量自回归(VAR)模型响应

主题

创建模型

使用简写语法创建和调整VAR模型

这个例子展示了如何使用未知参数创建三维VAR(4)模型varm还有速记语法。

使用Longhand语法创建和调整VAR模型

这个例子展示了如何使用未知参数创建三维VAR(4)模型varm还有手工语法。

向量自回归(VAR)模型创建

表示向量自回归(VAR)模型varm对象。

向量自回归(VAR)模型

学习向量自回归模型的特征以及如何创建它们。

从vgx函数转换为模型对象

属性转换常用任务vgx函数转换为更新的功能。

模型与数据拟合

多元时间序列数据格式

为多元时间序列分析准备数据。

VAR模型估计

将VAR模型与数据相匹配。

VAR模型拟合模拟数据

从已知的VAR模型中模拟数据,然后将VAR模型拟合到模拟数据中。

拟合CPI与失业率的VAR模型

估计一个由消费者物价指数和失业率组成的VAR模型。

实现看似不相关的回归

在VAR模型中包含外生预测因子,以估计回归组件以及所有其他参数。

利用SUR估计资本资产定价模型

使用计量经济学工具箱VAR模型框架实现资本资产定价模型(CAPM)。

VAR模型案例研究

分析VAR模型。

脉冲响应函数与格兰杰因果关系

生成VAR模型脉冲响应

产生利率冲击对实际GDP的冲动反应。

比较广义脉冲响应函数和正交脉冲响应函数

演示正交脉冲响应函数和广义脉冲响应函数之间的区别。

模型间转换

将VARMA模型转换为VAR模型

创建一个VARMA模型,然后将其转换为纯VAR模型。

生成模拟或脉冲响应

VAR模型预测、模拟与分析

使用模型来推断时间序列的行为。

模拟VAR模型条件响应

利用蒙特卡罗模拟,在已知失业率值的情况下预测CPI增长率。

使用过滤器模拟响应

重现的结果模拟使用过滤器

模拟估计的VARX模型的响应

估计一个包含滞后的内生变量和外生变量的多元时间序列模型,并模拟响应。

用蒙特卡罗模拟预测VAR模型

使用蒙特卡罗模拟从VAR模型生成预测。

生成最小均方误差预测

预测VAR模型

生成带有误差估计的预测。

用蒙特卡罗模拟预测VAR模型

使用蒙特卡罗模拟从VAR模型生成预测。

预测VAR模型条件响应

给出预测范围内其他响应值的同期信息来预测响应。