В этом примере показано, как создать трехмерную модель VAR (4) с неизвестными параметрами с помощью varm и синтаксис одиночки. Затем в этом примере показано, как настроить параметры созданной модели с помощью записи через точку.
Создайте модель VAR (4) для трехмерного ряда откликов. Задайте, что существуют неизвестные матрицы коэффициентов только для лагов 1 и 4.
numseries = 3;
p = 4;
ar = {nan(3) nan(3)};
lags = [1 p];
Mdl = varm('AR',ar,'Lags',lags)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]
Mdl является varm объект модели. Свойства модели отображаются в командной строке. Заметьте, что:
Значение по умолчанию некоторых параметров NaN значения, что указывает на их присутствие в модели.
Вы создали модель, не используя данные отклика. То есть Mdl агностика данных.
Предположим, что вы хотите добавить линейный временной тренд к модели, которая будет оценена. По умолчанию линейный временной тренд равен нулю. Чтобы сделать неизвестный временной тренд присутствующим в модели, установите Trend свойство вектору 3 на 1 NaN значения с использованием записи через точку.
Mdl.Trend = nan(3,1)
Mdl =
varm with properties:
Description: "3-Dimensional VAR(4) Model with Linear Time Trend"
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 NaNs]
Beta: [3×0 matrix]
Covariance: [3×3 matrix of NaNs]