Предскажите модель VAR Используя симуляцию Монте-Карло

В этом примере показано, как использовать симуляцию Монте-Карло через simulate предсказывать модель VAR.

simulate позволяет вам сгенерировать симуляции временных рядов на основе вашей модели. Если у вас есть защищенный объект модели VAR, можно использовать эти симуляции в качестве демонстрационных прогнозов.

simulate требует:

  • Модель (EstMdl в дальнейшем)

  • Количество периодов для прогноза (numobs в дальнейшем)

simulate опционально берет:

  • Внешний ряд данных

  • Преддемонстрационные временные ряды (Y(end-3:end,:) в дальнейшем)

  • Будущие демонстрационные ответы для условной симуляции

  • Количество реализации или пути, чтобы симулировать (2000 в дальнейшем)

Загрузите Data_USEconModel набор данных. Этот пример использует два временных рядов: логарифм действительного GDP и действительного 3-месячного уровня Казначейского векселя, оба differenced, чтобы быть приблизительно стационарным. Для рисунка модель VAR (4) описывает временные ряды.

load Data_USEconModel
DEF = log(DataTable.CPIAUCSL);
GDP = log(DataTable.GDP);
rGDP = diff(GDP - DEF); % Real GDP is GDP - deflation
TB3 = 0.01*DataTable.TB3MS;
dDEF = 4*diff(DEF); % Scaling
rTB3 = TB3(2:end) - dDEF; % Real interest is deflated
Y = [rGDP,rTB3];

Соответствуйте спецификации модели VAR (4).

Mdl = varm(2,4);
Mdl.SeriesNames = {'Transformed real GDP','Transformed real 3-mo T-bill rate'};
EstMdl = estimate(Mdl,Y);

Задайте горизонт прогноза.

numobs = 21;
FDates = dateshift(DataTable.Time(end),'end','quarter',1:numobs);

Симулируйте модель для numobs шаги вперед, и генерируют 2 000 путей. Задайте преддемонстрационные наблюдения от конца данных.

rng(1); %For reproducibility
Ysim = simulate(EstMdl,numobs,'Y0',Y(end-3:end,:),'NumPaths',2000);

Вычислите среднее и стандартное отклонение симулированного ряда:

Ymean = mean(Ysim,3); % Calculate means
Ystd = std(Ysim,0,3); % Calculate std deviations

Постройте средние значения + стандартное отклонение/-1 для симулированного ряда:

figure;
subplot(2,1,1)
plot(DataTable.Time(end-10:end),Y(end-10:end,1),'k')
hold('on')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,1);Ymean(:,1)],'r')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,1);Ymean(:,1)]+[0;Ystd(:,1)],'b')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,1);Ymean(:,1)]-[0;Ystd(:,1)],'b')
title('Transformed real GDP')
subplot(2,1,2)
plot(DataTable.Time(end-10:end),Y(end-10:end,2),'k')
hold('on')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,2);Ymean(:,2)],'r')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,2);Ymean(:,2)]+[0;Ystd(:,2)],'b')
plot([DataTable.Time(end) FDates],[Y(end,2);Ymean(:,2)]-[0;Ystd(:,2)],'b')
title('Transformed real 3-mo T-bill rate')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Transformed real GDP contains 4 objects of type line. Axes object 2 with title Transformed real 3-mo T-bill rate contains 4 objects of type line.

Смотрите также

Объекты

Функции

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте