Сгенерируйте импульсные характеристики модели VAR

В этом примере показано, как сгенерировать импульсные характеристики шока процентной ставки на США действительный валовой внутренний продукт (ВВП) с помощью armairf.

Загрузите Data_USEconModel набор данных. Этот пример использует два ежеквартальных временных рядов: логарифм действительного GDP и действительного трехмесячного уровня Казначейского векселя, оба differenced, чтобы быть приблизительно стационарным. Предположим, что векторная модель авторегрессии, содержащая первые четыре последовательных задержки (VAR (4)), является соответствующей, чтобы описать временные ряды.

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

Подбирайте модель VAR (4) к данным.

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

Вычислите и постройте ортогонализируемые импульсные характеристики в одном armairf вызов путем дополнительного возврата указателя на нанесенные на график графические объекты (второй выход). Задайте предполагаемую инновационную ковариационную матрицу.

[YIRF,h] = armairf(EstMdl.AR,{},'InnovCov',EstMdl.Covariance);

Figure contains an axes object. The axes object with title Orthogonalized IRF of Variable 1 contains 2 objects of type line. These objects represent Shock to Variable 1, Shock to Variable 2.

Figure contains an axes object. The axes object with title Orthogonalized IRF of Variable 2 contains 2 objects of type line. These objects represent Shock to Variable 1, Shock to Variable 2.

YIRF 15 массивом 2 на 2 импульсных характеристик. Каждая строка соответствует времени в горизонте прогноза (0..., 14), столбец j соответствует шоку для переменной Y(:,j) во время 0 и страницу k содержит импульсные характеристики переменной Y(:,k).

Получите выкачанный ряд импульсной характеристики GDP, следующий из шока для ряда процентной ставки путем отмены масштабирования действительного ряда импульсной характеристики GDP.

defGDPImp = ret2price(YIRF(:,2,1));

Постройте выкачанный ряд импульсной характеристики GDP по исходной шкале.

figure;
numobs = size(defGDPImp,1);
plot(0:numobs - 1,defGDPImp);
title('Impact of Shock to Interest Rate on Deflated GDP')
ylabel('Deflated GDP');
xlabel('Time');

Figure contains an axes object. The axes object with title Impact of Shock to Interest Rate on Deflated GDP contains an object of type line.

График показывает, что увеличенная процентная ставка сопоставлена с маленьким падением в выкачанной серии GDP в течение короткого времени. Затем действительный GDP начинает подниматься снова, достигнув его прежнего уровня приблизительно через три года.

Смотрите также

Объекты

Функции

Похожие темы