Exponenta Banner

Векторные модели коррекции ошибок

Многомерные линейные модели, включая коинтегрирующие отношения и переменные экзогенного предиктора

Модели коррекции векторных ошибок (VEC), или cointegrated VAR models, адресуют нестационарность в многомерных временных рядах, возникающих в результате совместных движений нескольких рядов откликов. Для примера анализа с использованием инструментов моделирования VEC, смотрите Моделирование экономики США.

Функции

расширить все

vecmСоздайте вектор коррекции векторной ошибки (VEC)
estimateПодбор модели коррекции ошибок вектора (VEC) к данным
inferИнновации модели коррекции ошибок вектора вывода (VEC)
summarizeОтобразите результаты оценки вектора коррекции ошибок (VEC)
arma2arПреобразуйте модель ARMA в модель AR
arma2maПреобразуйте модель ARMA в модель MA
vec2varПреобразуйте модель VEC в модель VAR
var2vecПреобразуйте модель VAR в модель VEC
varmПреобразуйте модель вектора исправлением ошибок (VEC) в модель векторной авторегрессии (VAR)
simulateСимуляция Монте-Карло модели вектора исправления ошибок (VEC)
filterФильтруйте нарушения порядка через векторную модель коррекции ошибок (VEC)
irfСгенерируйте вектор модель исправления ошибок (VEC) импульсных характеристик
fevdСгенерируйте векторную модель коррекции ошибок (VEC), прогнозирующую разложение отклонения ошибок (FEVD)
forecastПрогнозные ответы модели коррекции ошибок вектора (VEC)

Темы

Моделирование экономики США

Этот пример иллюстрирует использование векторной модели коррекции ошибок (VEC) в качестве линейной альтернативы макроэкономической модели Smets-Wouters Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE), и применяет многие методы Smets-Wouters к описанию экономики Соединенных Штатов.

Сгенерируйте импульсные характеристики модели VEC

Сгенерируйте импульсные характеристики из модели VEC.

Модель VEC прогнозы Монте-Карло

Сгенерируйте прогнозы Монте-Карло и MMSE из модели VEC.

Документация по Econometrics Toolbox

Поддержка