本项目采用MATLAB实现VAR向量自回归模型的时间序列区间预测，并提供完整的代码和数据集，适用于经济数据分析与研究。
VAR（向量自回归）模型是多变量时间序列分析中的重要工具，在经济与金融领域应用广泛。它通过建立多个变量之间的动态关系来预测未来值，并研究这些变量间的相互依赖性。
在MATLAB中，实现VAR模型的一个关键文件可能是`VARTS.m`源代码文件。该文件可能包括以下步骤：
1. **数据加载**：从`Data_USEconModel.mat`文件读取时间序列数据，这通常包含多个经济指标如经济增长率、通货膨胀率和利率等。
2. **模型设定**：用户需定义VAR模型的阶数（即滞后期的数量），以平衡模型复杂性和解释性。信息准则（例如AIC或BIC）常用于选择合适的阶数。
3. **参数估计**：通过极大似然法或普通最小二乘法进行参数估计，MATLAB中的`varm`函数可用于此目的。
4. **稳定性检验**：确保模型的预测能力需要检查其稳定条件，包括病态根检验和谱密度图分析等方法。
5. **脉冲响应函数（IRF）**：描述一个冲击如何随时间影响其他变量，帮助理解系统内部动态交互关系。
6. **方差分解（Variance Decomposition）**：展示每个变量未来变化中自身历史与外部因素的影响比例。
7. **区间预测**：基于VAR模型进行的预测包括误差标准差估计，以提供置信区间的预测值范围。
8. **结果可视化**：可能涉及残差图、脉冲响应图表和方差分解图等，以便直观展示模型性能。
对于初学者而言，理解和运用这些步骤有助于掌握在MATLAB中实现VAR模型的方法。对资深分析师来说，则可用于验证现有模型或探索更复杂的结构，如加入外生变量或非线性效应的考虑。然而需要注意的是，VAR模型假设变量间存在线性关系；如果实际关系为非线性的，则需要转向状态空间模型（SSM）或其他非线性方法进行研究。
5星
