В этом примере показано, как создать 3D модель VAR (4) неизвестными параметрами с помощью varm
и краткий синтаксис. Затем этот пример показывает, как настроить параметры созданной модели с помощью записи через точку.
Создайте модель VAR (4) для 3D ряда ответа с помощью краткого синтаксиса.
numseries = 3; p = 4; Mdl = varm(3,4)
Mdl = varm with properties: Description: "3-Dimensional VAR(4) Model" SeriesNames: "Y1" "Y2" "Y3" NumSeries: 3 P: 4 Constant: [3×1 vector of NaNs] AR: {3×3 matrices of NaNs} at lags [1 2 3 ... and 1 more] Trend: [3×1 vector of zeros] Beta: [3×0 matrix] Covariance: [3×3 matrix of NaNs]
Mdl
varm
объект модели. Свойства отображения модели в командной строке. Заметьте что:
Значением по умолчанию некоторых параметров является NaN
значения, который указывает на их присутствие в модели. В частности, каждая задержка от 1 до 4 имеет неизвестную, ненулевую авторегрессивную матрицу коэффициентов.
Вы создали модель, не используя данные об ответе. Таким образом, Mdl
агностик о данных.
Предположим, что вы хотите, чтобы задержки 1 и 4 в модели были неизвестными и ненулевыми, но все другие задержки являются нулем. Используя запись через точку, удалите другие задержки из объекта модели путем размещения 3х3 матриц нулей соответствующие ячейки.
Mdl.AR{2} = zeros(3); Mdl.AR{3} = zeros(3)
Mdl = varm with properties: Description: "3-Dimensional VAR(4) Model" SeriesNames: "Y1" "Y2" "Y3" NumSeries: 3 P: 4 Constant: [3×1 vector of NaNs] AR: {3×3 matrices} at lags [1 4] Trend: [3×1 vector of zeros] Beta: [3×0 matrix] Covariance: [3×3 matrix of NaNs]
Заметьте что степень модели p
все еще 4
, но существуют неизвестные, ненулевые коэффициенты в задержках 1 и 4 только.