Постройте функцию импульсной характеристики (IRF) модели в пространстве состояний
irfplot
строит IRFs состояния и переменных измерения в модели в пространстве состояний. Чтобы возвратить IRFs как числовые массивы вместо этого, использовать irf
. Другие инструменты модели в пространстве состояний, чтобы охарактеризовать динамику заданной системы включают:
Разложение отклонения ошибки прогноза (FEVD), вычисленное fevd
, предоставляет информацию об относительной важности каждого воздействия состояния во влиянии на отклонение ошибки прогноза всех переменных измерения в системе.
Подразумеваемые моделью временные корреляции, вычисленные corr
для стандартной модели в пространстве состояний измерьте ассоциацию между настоящим и прошлым состоянием или переменными измерения, как предписано формой модели.
irfplot(
строит IRF или dynamic response, каждого состояния и переменной измерения полностью заданной модели в пространстве состояний Mdl
)Mdl
, такой как предполагаемая модель. irfplot
строит фигуру, содержащую IRFs переменных y t измерения, и строит отдельную фигуру, содержащую IRFs переменных состояния x t. Каждая фигура содержит подграфик для каждой переменной и комбинации воздействия состояния; подграфик (i, j) является IRF переменной j, следующей из модульного шока, применился к воздействию состояния i
u i, t. Заголовки подграфика идентифицируют потрясенную переменную и переменную IRF.
irfplot(
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, Mdl
,Name,Value
)'PlotU',1:2,'PlotX',[]
графики только переменная IRFs измерения, следующая из шоков, применилась к первым и вторым переменным воздействия состояния (переменная состояния, график IRF подавлен).
irfplot(___,
также графики pointwise понижаются и верхние 95% доверительных границ Монте-Карло в каждом графике. 'Params'
,estParams,'EstParamCov'
,EstParamCov)EstParamCov
задает предполагаемую ковариационную матрицу оценок параметра, как возвращено estimate
функция, и требуется для оценки доверительного интервала.
irfplot(
графики на объектах осей заданы ax
,___)ax
вместо последних данных. Опция ax
может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
Если вы задаете 'eigendecomposition'
для 'Method'
аргумент пары "имя-значение", irfplot
попытки к diagonalize матрица Грина A при помощи спектрального разложения. irfplot
обращения к рекурсивному умножению вместо этого при по крайней мере одном из этих обстоятельств:
Собственное значение является комплексным.
Ранг матрицы собственных векторов меньше количества состояний
Mdl
время, варьируясь.
Если вы не предоставляете 'EstParamCov'
, доверительные границы каждого перекрытия периода.
irfplot
симуляция Монте-Карло использования, чтобы вычислить доверительные интервалы.
irfplot
случайным образом чертит NumPaths
варьируемые величины от асимптотического распределения выборки неизвестных параметров в Mdl
, который является Np (Params
, EstParamCov
), где p является количеством неизвестных параметров.
Для каждого случайным образом чертившего набора параметров j, irfplot
:
Создает модель в пространстве состояний, которая равна Mdl
, но замены в наборе параметров j
Вычисляет случайный IRF получившейся модели ψ j (t), где t = 1 через NumPaths
В течение каждого раза t нижняя граница доверительного интервала (1 –
квантиль симулированного IRF в период t
ψ (t), где c
)/2
= c
Confidence
. Точно так же верхняя граница доверительного интервала во время t (1 –
верхний квантиль ψ (t).c
)/2