Векторные модели авторегрессии

Стационарные многомерные линейные модели включая внешние переменные предикторы

Векторная модель (VAR) авторегрессии является системой одновременных линейных уравнений, которая описывает эволюцию нескольких стационарных рядов ответа. Уравнения в системе являются функциями констант, трендов времени, изолировал ответы и внешние переменные предикторы. Для примера анализа с помощью инструментов моделирования VAR смотрите Тематическое исследование Модели VAR.

Преобразовывать ваш код анализа модели VAR от использования vgx функции к использованию varm возразите и его объектные функции, смотрите, Преобразуют от Функций vgx до Объектов модели.

Функции

развернуть все

varmСоздайте векторную модель (VAR) авторегрессии
estimateПодбирайте векторную модель (VAR) авторегрессии к данным
inferВыведите векторную модель авторегрессии (VAR) инновации
summarizeОтобразите результаты оценки векторной модели (VAR) авторегрессии
gctestПричинная связь Грейнджера и блок exogeneity тестируют на векторные модели (VAR) авторегрессии
irfСгенерируйте векторные импульсные характеристики модели (VAR) авторегрессии
fevdСгенерируйте векторное разложение отклонения ошибки прогноза (FEVD) модели (VAR) авторегрессии
gctestМудрая блоком причинная связь Грейнджера и блок exogeneity тесты
armairfСгенерируйте или постройте импульсные характеристики модели ARMA
armafevdСгенерируйте или постройте разложение отклонения ошибки прогноза (FEVD) модели ARMA
arma2arПреобразуйте модель ARMA в модель AR
arma2maПреобразуйте модель ARMA в модель MA
vec2varПреобразуйте модель VEC в модель VAR
var2vecПреобразуйте модель VAR в модель VEC
vecmПреобразуйте векторную модель (VAR) авторегрессии в модель векторного исправления ошибок (VEC)
simulateСимуляция Монте-Карло векторной модели (VAR) авторегрессии
filterПропустите воздействия через векторную модель (VAR) авторегрессии
forecastПредскажите векторные ответы модели (VAR) авторегрессии

Темы

Создайте модель

Создайте и настройте модель VAR Используя краткий синтаксис

В этом примере показано, как создать 3D модель VAR (4) неизвестными параметрами с помощью varm и краткий синтаксис.

Создайте и настройте модель VAR Используя рукописный синтаксис

В этом примере показано, как создать 3D модель VAR (4) неизвестными параметрами с помощью varm и рукописный синтаксис.

Векторная авторегрессия (VAR) создание модели

Представляйте векторную модель (VAR) авторегрессии с помощью varm объект.

Векторная авторегрессия (VAR) модели

Изучите характеристики векторных моделей авторегрессии и как создать их.

Преобразуйте от Функций vgx до Объектов модели

Преобразуйте общие задачи, которые используют vgx функции к более новой функциональности.

Подбирайте модель к данным

Многомерные форматы данных временных рядов

Подготовьте свои данные к многомерному анализу временных рядов.

Оценка модели VAR

Подбирайте модели VAR к данным.

Подбирайте модель VAR к симулированным данным

Симулируйте данные из известной модели VAR, затем подбирайте модель VAR к симулированным данным.

Подбирайте модель VAR CPI и уровня безработицы

Оцените модель VAR, состоявшую из индекса потребительских цен и уровня безработицы.

Реализуйте на вид Несвязанную регрессию

Включайте внешние предикторы в модель VAR, чтобы оценить компонент регрессии наряду со всеми другими параметрами.

Оцените модель оценки финансовых активов Используя SUR

Реализуйте модель оценки финансовых активов (CAPM) с помощью среды модели Econometrics Toolbox™ VAR.

Тематическое исследование модели VAR

Анализируйте модель VAR.

Преобразуйте между моделями

Преобразуйте модель VARMA в модель VAR

Создайте модель VARMA, и затем преобразуйте ее в чистую модель VAR.

Сгенерируйте симуляции или импульсные характеристики

Прогнозирование модели VAR, симуляция и анализ

Используйте модели, чтобы экстраполировать поведение временных рядов.

Сгенерируйте импульсные характеристики модели VAR

Сгенерируйте импульсные характеристики шока процентной ставки на действительном GDP.

Сравните обобщенные и ортогонализируемые функции импульсной характеристики

Продемонстрируйте различия между ортогональными и обобщенными функциями импульсной характеристики.

Симулируйте модель VAR условные ответы

Предскажите темпы роста CPI, данные известные значения уровня безработицы с помощью симуляции Монте-Карло.

Симулируйте Ответы Используя фильтр

Воспроизведите результаты simulate использование filter.

Симулируйте ответы предполагаемой модели VARX

Оцените многомерную модель временных рядов, которая содержит изолированные эндогенные и внешние переменные, и симулируйте ответы.

Предскажите модель VAR Используя симуляцию Монте-Карло

Сгенерируйте прогнозы из модели VAR с помощью симуляции Монте-Карло.

Сгенерируйте минимальные прогнозы среднеквадратичной погрешности

Предскажите модель VAR

Сгенерируйте прогнозы с ошибочными оценками.

Предскажите модель VAR Используя симуляцию Монте-Карло

Сгенерируйте прогнозы из модели VAR с помощью симуляции Монте-Карло.

Предскажите модель VAR условные ответы

Предскажите ответы, данные одновременную информацию о других значениях ответа в горизонте прогноза.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте