armairf

生成或绘制arma模型脉冲响应

页面上倒塌

句法

ARMAIRF（AR0，MA0）

ARMAIRF（AR0，MA0，名称，价值）

Y = armairf (___）

armairf (ax,___）

[Y, h] = armairf (___）

描述

这armairf函数返回或绘制脉冲响应函数（IRFS）在单变量或向量（多变量）自回归移动平均（ARMA）模型中的变量或矢量（多变量）的变量，由系数或滞后运算符多项式规定的模型。

或者，您可以使用该表中的函数从完全指定的(例如，估计的)模型对象返回一个IRF。

模型对象	IRF功能
`阿玛玛`	`冲动`
`regARIMA`	`冲动`
`varm.`	`IRF.`
`vecm.`	`IRF.`

IRFS在系统中所有变量的响应上跟踪创新冲击对一个变量的影响。相比之下，预测误差方差分解（FEVD）提供了有关每个创新影响系统中所有变量的相对重要性的信息。估计单变量或多变量arma模型的FEVD，见armafevd．

例子

ARMAIRF（AR0.那ma0）在单独的图中，在单独的数据中，脉冲响应函数numVars组成ARMA的时间序列变量(P.那问：）模型。模型的自回归（AR）和移动平均（MA）系数是AR0.和ma0,分别。每个图包含numVars表示变量的响应从在预测地平线上使用0次标准偏差冲击到系统中的所有变量的响应。

这armairf功能:

接收矩阵的向量或单元向量差分方程的符号
接受LagOp对应于AR和MA多项式的滞后算子多项式滞后运算符符号
适应时序序列模型，即单变量或多变量，固定或集成，结构或表格减少，可逆或不可逆转
假设模型常数C是0

例子

ARMAIRF（AR0.那ma0那名称,值）绘图numVars带有由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项的irf。例如,“方法”“NumObs”,10日,“广义”指定一个10期的预测期和广义IRF的估计。

例子

y= armairf (___）返回numVarsIRFS使用先前语法中的任何输入参数组合。

ARMAIRF（斧头那___）中指定的坐标轴绘图斧头而不是坐标轴的新数字。的选项斧头可以在先前语法中之前在任何输入参数组合之前。

[y那H] = ARMAIRF（___）另外，返回绘制图形对象的句柄。使用的元素H修改返回的图的属性。

例子

全部折叠

绘制单变量ARMA模型的正交化IRF

打开直播脚本

绘制单变量ARMA（2,1）模型的整个IRF

$y_{T.} = 0. ． 3. y_{T. - 1} - 0. ． 1 y_{T. - 2} + {ε.}_{T.} + 0. ． 0. 5. {ε.}_{T. - 1} ．$

在差异 - 等式表示法中表达的模型中遇到自动增加和移动平均系数的vector为自回归和移动平均系数创建向量。

AR0 = [0.3-0.1];MA0 = 0.05;

绘制的正交化IRF $y_{T.}$ ．

armairf (AR0 MA0);

图中包含一个坐标轴。具有标题正交化IRF的变量1的轴包含类型线的对象。

脉冲响应在四个时期后淡化。

或者，创建代表的ARMA模型 $y_{T.}$ ．为创新的方差指定1，没有模型常量。

Mdl = arima ('AR'AR0,'嘛'，ma0，“方差”, 1'持续的'，0）;

Mdl是一个阿玛玛模型对象。

绘制IRF使用Mdl．

冲动(Mdl);

图中包含一个坐标轴。标题为脉冲响应的轴包含一个类型为干的对象。

冲动使用干图，而armairf使用线图。然而，由于ARMA模型的方差为1，两种实现中的irf是相等的。

绘制单变量ARMA模型的广义IRF

打开直播脚本

绘制单变量ARMA(2,1)模型的整个广义IRF

$（ 1 - 0. ． 3. L. + 0. ． 1 {L.}^{2} ） y_{T.} = （ 1 + 0. ． 0. 5. L. ） {ε.}_{T.}$ ．

因为模型处于滞后运算符形式，因此使用系数在模型中遇到它们时使用系数创建多项式。

AR0LAG = LAGOP（[1-0.3 0.1]）

AR0Lag =一维滞后算子多项式 : ----------------------------- 系数:-0.3 - 0.1[1]滞后:[0 1 2)学位:2维:1

MA0Lag = LagOp([1 0.05])

MA0Lag =一维滞后算子多项式 : ----------------------------- 系数:0.05[1]滞后:[0 1]学位:1维:1

AR0Lag和ma0lag.是LagOp分别代表自回归和移动平均滞后运营商多项式的滞后算子多项式。

通过传递滞后算子多项式来绘制广义IRF。

armairf (AR0Lag MA0Lag,'方法'那“广义”）;

图中包含一个坐标轴。变量1的标题为广义IRF的轴包含一个类型为line的对象。

IRF等价于绘制单变量ARMA模型的正交化IRF．

绘制Varma模型的广义IRF

打开直播脚本

绘制结构向量自回归移动平均模型的整个IRF (VARMA(8,4))

$\begin{array}{llllllllllllllllllll} {[\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 1 & 0. ． 2 & - 0. ． 1 \\ 0. ． 0. 3. & 1 & - 0. ． 1 5. \\ 0. ． 9. & - 0. ． 2 5. & 1 \end{array}] - [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} - 0. ． 5. & 0. ． 2 & 0. ． 1 \\ 0. ． 3. & 0. ． 1 & - 0. ． 1 \\ - 0. ． 4. & 0. ． 2 & 0. ． 0. 5. \end{array}] {L.}^{4.} - [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} - 0. ． 0. 5. & 0. ． 0. 2 & 0. ． 0. 1 \\ 0. ． 1 & 0. ． 0. 1 & 0. ． 0. 0. 1 \\ - 0. ． 0. 4. & 0. ． 0. 2 & 0. ． 0. 0. 5. \end{array}] {L.}^{8.}} y_{T.} = \\ {[\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 1 & 0. & 0. \\ 0. & 1 & 0. \\ 0. & 0. & 1 \end{array}] + [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} - 0. ． 0. 2 & 0. ． 0. 3. & 0. ． 3. \\ 0. ． 0. 0. 3. & 0. ． 0. 0. 1 & 0. ． 0. 1 \\ 0. ． 3. & 0. ． 0. 1 & 0. ． 0. 1 \end{array}] {L.}^{4.}} {ε.}_{T.} \end{array}$

在哪里 $y_{T.} = {[y_{1 T.} y_{2 T.} y_{3. T.}]}^{'}$ 和 ${ε.}_{T.} = {[{ε.}_{1 T.} {ε.}_{2 T.} {ε.}_{3. T.}]}^{'}$ ．

Varma模型处于滞后运算符符号，因为响应和创新向量位于等式的相对侧。

创建一个包含VAR矩阵系数的单元格向量。由于该模型是一个滞后算子符号的结构模型，所以从的系数开始 $y_{T.}$ 并按滞后输入其余部分。构造指示相应系数的滞后术语的程度（结构系数滞后为0）的矢量。

var0 = {[1 0.2 -0.1;0.03 1-0.15;0.9 -0.25 1]，．..- -0.5 (0.2 - 0.1;0.3 0.1 -0.1;-0.4 0.2 0.05),．..- -0.05 (0.02 - 0.01;0.1 0.01 0.001;-0.04 0.02 0.005]};var0lag = [0 4 8];

创建包含VMA矩阵系数的单元格向量。因为这个模型处于滞后运算符符号，从延迟符号开始 ${ε.}_{T.}$ 并按滞后输入其余部分。构造指示相应系数的滞后术语程度的矢量。

vma0 = {眼睛（3），．..[-0.02 0.03 0.3;0.003 0.001 0.01;0.3 0.01 0.01]};vma0lag = [0 4];

构建单独的滞后操作多项式，描述了Varma模型的VAR和VMA组件。

VARLag = LagOp (var0,'滞后'，var0lags）;vmalag = lagop（vma0，'滞后', vma0Lags);

绘制Varma模型的广义IRF。

数字;Armairf（瓦拉格，vmalag，'方法'那“广义”）;

图中包含一个坐标轴。具有标题通用IRF的变量1的轴包含3个类型的线。这些对象表示变量1的冲击，变量2的冲击，震动到变量3。

图中包含一个坐标轴。变量2的标题为广义IRF的轴包含3个类型为line的对象。这些对象表示变量1的冲击，变量2的冲击，震动到变量3。

图中包含一个坐标轴。具有标题的轴线的变量3的轴包含3个类型的线。这些对象表示变量1的冲击，变量2的冲击，震动到变量3。

armairf返回三个数字。数字K.包含变量的广义IRFK.对时间0时所有其他变量施加的冲击。因为所有的irf在有限的周期后都会衰减，所以VARMA模型是稳定的。

返回ARMA模型的IRF

打开直播脚本

计算单变量ARMA（2,1）模型的整个正交化IRF

$y_{T.} = 0. ． 3. y_{T. - 1} - 0. ． 1 y_{T. - 2} + {ε.}_{T.} + 0. ． 0. 5. {ε.}_{T. - 1}$ ．

当您在模型中遇到自回归和移动平均系数时，为它们创建向量，这是用差分方程符号表示的。

AR0 = [0.3-0.1];MA0 = 0.05;

绘制的正交化IRF $y_{T.}$ ．

y = armairf (AR0 MA0)

y =5×11.0000 0.3500 0.0050 -0.0335 -0.0105

y是一个5×1的脉冲响应矢量。y (1)是时间的脉冲响应吗 $T. = 0.$ 那y (2)是时间的脉冲响应吗 $T. = 1$ ，等等。时期后的IRF淡化 $T. = 4.$ ．

或者，创建代表的ARMA模型 $y_{T.}$ ．为创新的方差指定1，没有模型常量。

Mdl = arima ('AR'AR0,'嘛'，ma0，“方差”, 1'持续的'，0）;

Mdl是一个阿玛玛模型对象。

绘制ARIMA模型的IRFMdl．

y =脉冲（mdl）

y =5×11.0000 0.3500 0.0050 -0.0335 -0.0105

两种实现中的IRFS是等同的。

回归VAR模型的irf

打开直播脚本

计算2-D var（3）模型的广义IRF

$y_{T.} = [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 1 & - 0. ． 2 \\ - 0. ． 1 & 0. ． 3. \end{array}] y_{T. - 1} - [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0. ． 7. 5. & - 0. ． 1 \\ - 0. ． 0. 5. & 0. ． 1 5. \end{array}] y_{T. - 2} + [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0. ． 5. 5. & - 0. ． 0. 2 \\ - 0. ． 0. 1 & 0. ． 0. 3. \end{array}] y_{T. - 3.} + {ε.}_{T.} ．$

的方程, $y_{T.} = [y_{1 那 T.} y_{2 那 T.}]^{'}$ 那 ${ε.}_{T.} = [{ε.}_{1 那 T.} {ε.}_{2 那 T.}]^{'}$ ，对所有人来说T.那 ${ε.}_{T.}$ 高斯是平均零和协方差矩阵

$σ. = [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0. ． 5. & - 0. ． 1 \\ - 0. ． 1 & 0. ． 2 5. \end{array}] ．$

当您在模型中遇到用差分方程表示法表示的自回归系数时，为它们创建矩阵的细胞向量。指定创新协方差矩阵。

AR1 = [1-0.2;-0.1 0.3];AR2 =  -  [0.75-0.1;-0.05 0.15];AR3 = [0.55 -0.02;-0.01 0.03];AR0 = {AR1 AR2 AR3};Innovcov = [0.5-0.1;-0.1 0.25];

计算整个广义的IRF $y_{T.}$ ．因为不存在MA项，因此指定空数组（[]）对于第二个输入参数。

Y = ARMAIRF（AR0，[]，'方法'那“广义”那“InnovCov”, InnovCov);大小(Y)

ans =1×3.31 2 2

y（10,1,2）

ans = -0.0116.

y是一个31×2×2的脉冲响应。行对应于预测地平线中的时间0到30，列对应于变量armairf时间0的冲击，页面对应于系统中变量的脉冲响应。例如，当变量1在时间0震动时，变量2在预测地平线中的变量2的广义脉冲响应是Y(11日1、2)=-0.0116.．

armairf在31个周期后满足停止标准。可以指定更快地停止使用“NumObs”名称值对参数。当系统有许多变量时，这种做法是有益的。

计算并显示前10个时段的广义脉冲响应。

Y10 = ARMAIRF（AR0，[]，'方法'那“广义”那“InnovCov”InnovCov,．..“NumObs”，10）

Y10 = Y10(:，: 2) = -0.1414 0.5000 -0.1131 0.1700 -0.0509 -0.0040 0.0058 - 0.003 -0.0300 0.0100 -0.0325 0.0133 -0.0082 0.0054 -0.0001 -0.0003 -0.0116 0.0028

y10是一个10×2×2脉冲响应。行对应于预测地平线中的时间0到9。

脉冲响应似乎随着时间的增加而褪色，这表明了一个稳定的系统。

输入参数

全部折叠

`AR0.`-自回归系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

ARMA自回归系数(P.那问：）模型，指定为数字矢量，方形数字矩阵的单元格向量，或LagOp滞后运营商多项式对象。如果AR0.是矢量（数字或单元格），然后是系数y_T.是同一性(眼睛(numVars))．

对于MA模型，请指定空数组或单元格（[]要么{})．

对于单变量时间序列模型，AR0.是一个数字矢量，标量的细胞矢量，或一维LagOp滞后算子多项式。为向量,AR0.有长度P.，并且元素对应于构成AR多项式的滞后响应差分方程的符号．换句话说，ar0 (j)要么AR0 {J}是系数y_t-j那j= 1，......，P.．
为了numVars- 实时序列模型，AR0.是一种细胞矢量numVars-经过-numVars数字矩阵或一个numVars- 一维LagOp滞后算子多项式。对于细胞载体：
- AR0.有长度P.．
- AR0.和ma0每一个必须包含numVars-经过-numVars矩阵。对于每个矩阵，行K.和列K.对应于变量K.在系统中K.= 1，......，numVars．
- 的元素AR0.对应于用差分方程表示的AR多项式的滞后响应。换句话说，AR0 {J}是矢量系数矩阵y_t-j那j= 1，......，P.．对于所有AR系数矩阵，行K.变量方程中包含AR系数y_kt,列K.包含变量系数y_kt在方程中。所有自回归和移动平均系数的行和列顺序必须一致。
为了LagOp滞后运营商多项式：
- 系数在系数属性对应于滞后y_T.在里面滞后财产。
- 通过为第一个系数提供标识来指定简化形式的模型（眼睛(numVars))．
- armairf使用滞后运算符符号．换句话说，当你从一个差分方程符号的模型中工作时，对滞后响应的AR系数求负，以构造滞后算子等价的多项式。

例如,考虑 $y_{T.} = 0.5 y_{T. - 1} - 0.8 y_{T. - 2} + {ε.}_{T.} - 0.6 {ε.}_{T. - 1} + 0.08 {ε.}_{T. - 2}$ ．该模型具有差异方程式。要计算脉冲响应，请在命令行中输入以下内容。

Ar0 = [0.5 -0.8];Ma0 = [-0.6 0.08];y = armairf (ar0 ma0);

写入的arma模型lag-operator符号是 $（ 1 - 0.5 L. + 0.8 {L.}^{2} ） y_{T.} = （ 1 - 0.6 L. + 0.08 {L.}^{2} ） {ε.}_{T.} ．$ 将滞后响应的AR系数与差分方程格式的相应系数进行比较。要使用延迟运算符表示法获得相同的结果，请在命令行中输入以下命令。

AR0 = LAGOP（{1-0.5 0.8}）;Ma0 = Lagop（{1-0.6 0.08}）;Y = ARMAIRF（AR0，MA0）;

`ma0`-移动平均系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

ARMA的移动平均系数(P.那问：）模型，指定为数字矢量，方形数字矩阵的单元格向量，或LagOp滞后运营商多项式对象。如果ma0是矢量（数字或单元格），然后是系数ε._T.是同一性(眼睛(numVars))．

对于AR模型，请指定空数组或单元格（[]要么{})．

对于单变量时间序列模型，ma0是一个数字矢量，标量的细胞矢量，或一维LagOp滞后算子多项式。为向量,ma0有长度问：，并且元素对应于构成AR多项式的滞后创新差分方程的符号．换句话说，MA0（j）要么ma0 {j}是系数ε._t-j那j= 1，......，问：．
为了numVars- 实时序列模型，ma0是数字的数字矢量numVars-经过-numVars数字矩阵或一个numVars- 一维LagOp滞后算子多项式。对于细胞载体：
- ma0有长度问：．
- AR0.和ma0每一个必须包含numVars-经过-numVars矩阵。对于每个矩阵，行K.和列K.对应于变量K.在系统中K.= 1，......，numVars．
- 的元素ma0对应于在差异方程表示法中构成MA多项式的滞后响应。换句话说，ma0 {j}系数矩阵是ε._t-j那j= 1，......，问：．对于所有MA系数矩阵，行K.包含变量等式中的MA系数ε._kt,列K.包含ε._kt在方程中。所有自回归和移动平均系数矩阵的行和列顺序必须一致。
为了LagOp滞后运营商多项式，系数系数属性对应于滞后ε._T.在里面滞后财产。
要以简化形式指定模型，请提供标识(眼睛(numVars)）对于对应于LAG 0的系数。

`斧头`-绘制每个变量的IRF的轴
向量的`轴`对象

绘制每个变量的IRF的轴，指定为矢量轴长度等于的对象numVars．

默认情况下,armairf在坐标轴上单独绘制脉冲响应图。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值论点。的名字参数名和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

例子：'方法'，'概括'，'numobs'，10指定计算通用IRF 10个时段。

`“InnovCov”`-协方差矩阵
数字标量|数字矩阵

ARMA的协方差矩阵（P.那问：)模型的创新ε._T.，指定为逗号分隔的对，由“InnovCov”和一个数字标量anumVars-经过-numVars数字矩阵。Invencov.必须是一个正标量或正定矩阵。

默认值为眼睛(numVars)．

例子：“InnovCov”,0.2

数据类型:双

`“NumObs”`-预测的时间跨度
正整数

预测地平线，或期间的数量armairf计算IRF，指定为逗号分隔的对组成“NumObs”和一个正整数。numobs.指定在IRF中包含的观察次数（行数y)．

默认情况下,armairf确定numobs.以停止标准mldivide．

例子：'numobs'，10

数据类型:双

`'方法'`-IRF计算方法
`“使正交化”`(默认)|`“广义”`

IRF计算方法，指定为逗号分隔的对组成'方法'和这个表中的值。

价值	描述
`“使正交化”`	使用正交化，单标准偏差创新冲击计算脉冲响应。`armairf`使用Cholesky分解`Invencov.`正交化。
`“广义”`	使用单标准偏差创新冲击计算脉冲响应。

例子：“方法”,“广义”

数据类型:字符串

输出参数

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`y`- 脉冲响应
数字列向量|数字数组

脉冲响应，作为数字列向量或数字数组返回。

Y (T.+ 1，j那K.）脉冲响应是变量吗K.对变量的一个标准偏差创新冲击j在时刻0,forT.= 0，1，...，numobs.- 1，j= 1,2，......，numVars，和K.= 1,2，......，numVars．列和页面y对应于可变顺序AR0.和ma0．

`H`-用于绘制图形对象的句柄
图形对象矩阵

把握图形对象的处理，返回numVars-经过-numVars图形对象的矩阵。h (j那K.）对应于变量的IRFK.归因于创新冲击变量j在时间0。

H包含唯一的绘图标识符，您可以用于查询或修改绘图的属性。

提示

来计算预测错误脉冲响应，使用默认值Invencov.，这是一个numVars-经过-numVars单位矩阵。在这种情况下，所有可用的计算方法(见方法)导致等效的irf。
适应结构arma（P.那问：)模型、供应LagOp输入参数的滞后算子多项式AR0.和ma0．在您致电时指定结构系数LagOp，使用使用的设置相应的滞后至0'滞后'名称值对参数。
对于多元正交化的irf，按照荒原的因果顺序[2]：
- 第一个变量（对应于两者的第一行和列）AR0.和ma0）最有可能立即影响（T.在所有其他变量上= 0）。
- 第二变量（对应于两行和两列AR0.和ma0)最有可能对其余变量产生直接影响，但对第一个变量没有影响。
- 一般来说,变量j(对应于行j和列j两者AR0.和ma0）最有可能对最后的影响numVars-j变量，但不是前一个j- 1个变量。

算法

如果方法是“使正交化”，然后由此产生的IRF取决于时间序列模型中变量的顺序。如果方法是“广义”，然后由此产生的IRF不变于变量的顺序。因此，这两种方法通常产生不同的结果。
如果Invencov.是对角线矩阵，然后产生的概括和正交的IRF是相同的。否则，仅当第一变量冲击所有变量时，所生成的概括和正交的IRF是相同的（即，所有其他相同，两种方法都产生相同的方法Y (: 1:))．

兼容性考虑因素

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`armairf`返回系统中每个变量的单独图

R2018b中行为改变

armairf现在地图，在单独的数据中，脉冲响应函数（IRF）numVars系统中的变量。每个图包含numVars表示一个变量对冲击对系统中所有变量在时刻0时的响应的线图。

在以前的版本中,armairf返回一个包含每个变量独立子图的图形。

`armairf`排列脉冲响应阵列输出的第二和第三维

R2018b中行为改变

当您通过使用估计和返回多变量脉冲响应函数（IRF）时armairf：

这numVars3-D阵列输出的列现在对应于numVars系统中的变量在时刻0受到冲击。
这numVars3-D阵列输出的页面现在对应于IRF的IRFnumVars系统中的变量。

换句话说，元素T.那j那K.为变量的IRFK.对变量的冲击j在时刻0,forT.= 1，......，numobs.．numobs.IRF中的观察人数是代表时间0，......，numobs.- 1，和j那K.= 1，......，numVars．

在以前的版本中numVars的三维阵列输出armairf与IRF相对应numVars系统中的变量。然而，页面对应于numVars系统中的变量在时刻0受到冲击。

如果索引3-D阵列输出的列或页面，并且您希望更新代码，以便以相同的格式获取结果，释放列和页面指数。例如，假设YNewIRF是由谁退回的armairf在R2018B或后续释放中。要在以前的版本中重现格式化结果，请重新排列列和页面YNew通过使用交换．例如:

numvars = 4;％4-D系统AR0 = {RANDN（NUMVARS）};％随机值，LAG 1系数Ynew = ARMAIRF（AR0，[]，“NumObs”10);％新行为 - 列对应于IRF中的震惊变量Yold =换算（Ynew，[1 3 2]）;%先前的行为-页面对应于IRF中的震惊变量

参考

[1]汉密尔顿,詹姆斯D。时间序列分析．普林斯顿，新泽：普林斯顿大学出版社，1994年。

[2]Lütkepohl，赫尔穆特。多时间序列分析新介绍．纽约，纽约：Springer-Verlag，2007。

[3]比萨兰，H. H.和Y. Shin。“线性多变量模型中的广义脉冲响应分析。”经济信。1998年第58卷，第17-29页。

也可以看看

主题

在R2015B中介绍

armairf

句法

描述

例子

绘制单变量ARMA模型的正交化IRF

绘制单变量ARMA模型的广义IRF

绘制Varma模型的广义IRF

返回ARMA模型的IRF

回归VAR模型的irf

输入参数

`AR0.`-自回归系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

`ma0`-移动平均系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

`斧头`-绘制每个变量的IRF的轴
向量的`轴`对象

名称-值对的观点

`“InnovCov”`-协方差矩阵
数字标量|数字矩阵

`“NumObs”`-预测的时间跨度
正整数

`'方法'`-IRF计算方法
`“使正交化”`(默认)|`“广义”`

输出参数

`y`- 脉冲响应
数字列向量|数字数组

`H`-用于绘制图形对象的句柄
图形对象矩阵

更多关于

差异方程式表示法

脉冲响应函数

滞后运算符符号

提示

算法

兼容性考虑因素

`armairf`返回系统中每个变量的单独图

`armairf`排列脉冲响应阵列输出的第二和第三维

参考

也可以看看

主题

计量经济学工具文档

金宝app

用MATLAB建模财务风险的实用指南

armairf

句法

描述

例子

绘制单变量ARMA模型的正交化IRF

绘制单变量ARMA模型的广义IRF

绘制Varma模型的广义IRF

返回ARMA模型的IRF

回归VAR模型的irf

输入参数

AR0.-自回归系数数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|LagOp滞后算子多项式对象

ma0-移动平均系数数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|LagOp滞后算子多项式对象

斧头-绘制每个变量的IRF的轴向量的轴对象

名称-值对的观点

“InnovCov”-协方差矩阵数字标量|数字矩阵

“NumObs”-预测的时间跨度正整数

'方法'-IRF计算方法“使正交化”(默认)|“广义”

输出参数

y- 脉冲响应数字列向量|数字数组

H-用于绘制图形对象的句柄图形对象矩阵

更多关于

差异方程式表示法

脉冲响应函数

滞后运算符符号

提示

算法

兼容性考虑因素

armairf返回系统中每个变量的单独图

armairf排列脉冲响应阵列输出的第二和第三维

参考

也可以看看

主题

计量经济学工具文档

金宝app

用MATLAB建模财务风险的实用指南

`AR0.`-自回归系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

`ma0`-移动平均系数
数值向量|方形数字矩阵的细胞矢量|`LagOp`滞后算子多项式对象

`斧头`-绘制每个变量的IRF的轴
向量的`轴`对象

`“InnovCov”`-协方差矩阵
数字标量|数字矩阵

`“NumObs”`-预测的时间跨度
正整数

`'方法'`-IRF计算方法
`“使正交化”`(默认)|`“广义”`

`y`- 脉冲响应
数字列向量|数字数组

`H`-用于绘制图形对象的句柄
图形对象矩阵

`armairf`返回系统中每个变量的单独图

`armairf`排列脉冲响应阵列输出的第二和第三维