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.
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。
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。
表示向量自回归(VAR)模型varm
对象。
学习向量自回归模型的特征以及如何创建它们。
属性转换常用任务vgx
函数转换为更新的功能。
为多元时间序列分析准备数据。
将VAR模型与数据相匹配。
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。
估计一个由消费者物价指数和失业率组成的VAR模型。
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。
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)。
分析VAR模型。
使用模型来推断时间序列的行为。
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。
重现的结果模拟
使用过滤器
.
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。
使用蒙特卡罗模拟从VAR模型生成预测。
生成带有误差估计的预测。
使用蒙特卡罗模拟从VAR模型生成预测。
给出预测范围内其他响应值的同期信息来预测响应。