Подгонка модели VAR ИПЦ и уровня безработицы
Этот пример показывает, как оценить параметры модели VAR (4). Серия ответов представляет собой ежеквартальные показатели индекса потребительских цен (ИПЦ) и уровня безработицы.
Загрузите Data_USEconModel набор данных.
load Data_USEconModelПостройте график двух серий на отдельных графиках.
figure; plot(DataTable.Time,DataTable.CPIAUCSL); title('Consumer Price Index'); ylabel('Index'); xlabel('Date');
figure; plot(DataTable.Time,DataTable.UNRATE); title('Unemployment rate'); ylabel('Percent'); xlabel('Date');
CPI, по-видимому, растет экспоненциально.
Стабилизируйте ИПЦ путем преобразования его в ряд темпов роста. Синхронизируйте две серии путем удаления первого наблюдения из ряда уровней безработицы.
rcpi = price2ret(DataTable.CPIAUCSL); unrate = DataTable.UNRATE(2:end);
Создайте модель VAR (4) по умолчанию с помощью синтаксиса shorthand.
Mdl = varm(2,4)
Mdl =
varm with properties:
Description: "2-Dimensional VAR(4) Model"
SeriesNames: "Y1" "Y2"
NumSeries: 2
P: 4
Constant: [2×1 vector of NaNs]
AR: {2×2 matrices of NaNs} at lags [1 2 3 ... and 1 more]
Trend: [2×1 vector of zeros]
Beta: [2×0 matrix]
Covariance: [2×2 matrix of NaNs]
Mdl является varm объект модели. Он служит шаблоном для оценки модели. MATLAB, ½ рассматривает любые NaN значения как неизвестные значения параметров, которые будут оценены. Для примера, Constant свойство является вектором 2 на 1 NaN значения. Поэтому константы модели являются параметрами модели, которые должны быть оценены.
Подбор модели к данным.
EstMdl = estimate(Mdl,[rcpi unrate])
EstMdl =
varm with properties:
Description: "AR-Stationary 2-Dimensional VAR(4) Model"
SeriesNames: "Y1" "Y2"
NumSeries: 2
P: 4
Constant: [0.00171639 0.316255]'
AR: {2×2 matrices} at lags [1 2 3 ... and 1 more]
Trend: [2×1 vector of zeros]
Beta: [2×0 matrix]
Covariance: [2×2 matrix]
EstMdl является varm объект модели. EstMdl структурно аналогично Mdl, но все параметры известны. Чтобы просмотреть предполагаемые параметры, можно отобразить их с помощью записи через точку.
Отобразите коэффициент первой задержки.
EstMdl.AR{1}ans = 2×2
0.3090 -0.0032
-4.4834 1.3433
Отобразите сводные данные оценок, включающую все параметры, стандартные ошибки и p-значения для проверки нулевой гипотезы о том, что коэффициент равен 0.
summarize(EstMdl)
AR-Stationary 2-Dimensional VAR(4) Model
Effective Sample Size: 241
Number of Estimated Parameters: 18
LogLikelihood: 811.361
AIC: -1586.72
BIC: -1524
Value StandardError TStatistic PValue
___________ _____________ __________ __________
Constant(1) 0.0017164 0.0015988 1.0735 0.28303
Constant(2) 0.31626 0.091961 3.439 0.0005838
AR{1}(1,1) 0.30899 0.063356 4.877 1.0772e-06
AR{1}(2,1) -4.4834 3.6441 -1.2303 0.21857
AR{1}(1,2) -0.0031796 0.0011306 -2.8122 0.004921
AR{1}(2,2) 1.3433 0.065032 20.656 8.546e-95
AR{2}(1,1) 0.22433 0.069631 3.2217 0.0012741
AR{2}(2,1) 7.1896 4.005 1.7951 0.072631
AR{2}(1,2) 0.0012375 0.0018631 0.6642 0.50656
AR{2}(2,2) -0.26817 0.10716 -2.5025 0.012331
AR{3}(1,1) 0.35333 0.068287 5.1742 2.2887e-07
AR{3}(2,1) 1.487 3.9277 0.37858 0.705
AR{3}(1,2) 0.0028594 0.0018621 1.5355 0.12465
AR{3}(2,2) -0.22709 0.1071 -2.1202 0.033986
AR{4}(1,1) -0.047563 0.069026 -0.68906 0.49079
AR{4}(2,1) 8.6379 3.9702 2.1757 0.029579
AR{4}(1,2) -0.00096323 0.0011142 -0.86448 0.38733
AR{4}(2,2) 0.076725 0.064088 1.1972 0.23123
Innovations Covariance Matrix:
0.0000 -0.0002
-0.0002 0.1167
Innovations Correlation Matrix:
1.0000 -0.0925
-0.0925 1.0000