Advertisement

TVP-VAR模型MATLAB代码（含时间标签、三维脉冲响应图及sa2参数输出功能，经企研数据调整）.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一个基于TVP-VAR模型的MATLAB程序包，包含时间标签处理、三维脉冲响应图绘制以及计算sa2参数等功能，并已根据企业研究数据进行了优化和调整。 该代码的原作者是中岛上智教授。企研数据对代码进行了改进，增加了作图的时间标签，并添加了三维脉冲响应图形的功能。此外还加入了SA2参数的统计信息。如您在论文中引用，请参考以下格式：Nakajima, J. (2011) Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: An overview of methodology and empirical applications Monetary and Economic Studies, 29, 107-142。 请注意，严禁私自将本代码用于商业目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TVP-VAR模型MATLAB代码（含时间标签、三维脉冲响应图及sa2参数输出功能，经企研数据调整）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于TVP-VAR模型的MATLAB程序包，包含时间标签处理、三维脉冲响应图绘制以及计算sa2参数等功能，并已根据企业研究数据进行了优化和调整。 该代码的原作者是中岛上智教授。企研数据对代码进行了改进，增加了作图的时间标签，并添加了三维脉冲响应图形的功能。此外还加入了SA2参数的统计信息。如您在论文中引用，请参考以下格式：Nakajima, J. (2011) Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: An overview of methodology and empirical applications Monetary and Economic Studies, 29, 107-142。 请注意，严禁私自将本代码用于商业目的。
     
  • TVP-VAR模型MATLAB代码【含时间标签、三维脉冲响应图及sa2参数】
    优质
    本代码实现TVP-VAR模型在MATLAB中的应用，包含时间变化参数估计，并绘制带有时间标签的三维脉冲响应图和计算sa2参数。 该代码原作者为中岛上智教授。企研数据增加了作图的时间标签，并添加了三维脉冲响应图形的作图功能，还增加了sa2参数的统计信息。如您在论文中引用，请按如下格式：Nakajima, J. (2011) T。
     
  • TVP-VAR模型的MATLAB代码【含时间标签和三维脉冲响应图】
    优质
    本资源提供了基于TVP-VAR模型的MATLAB实现代码，包含详细的时间序列分析及生成三维脉冲响应图的功能。 该代码的原作者是中岛上智教授。企研数据对代码进行了改进，增加了作图的时间标签，并添加了三维脉冲响应图形的功能。此外，还加入了sa2参数的统计信息。如在论文中引用，请参考如下格式：Nakajima, J. (2011) T。
     
  • 基于MATLAB的TVP-VAR模型代码
    优质
    本简介提供了一套使用MATLAB编写的时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型代码。这套工具旨在帮助研究人员和学生方便地应用先进的计量经济学技术进行经济数据建模与分析。 TVP-VAR模型的MATLAB代码可以轻松修改变量与数据后直接运行，非常方便！
     
  • MATLAB单位脉冲响应代码-SVAR：快速且简便的结构VAR建模以分析脉冲响应函数的工具
    优质
    这段简介可以这样写：“MATLAB单位脉冲响应代码-SVAR”是一款专门用于构建和分析向量自回归模型（SVAR）的工具，它提供了一种快速简便的方法来研究经济变量间的动态关系及脉冲响应。 MATLAB单位表示响应代码SVAR用于快速构建具有n个脏结构的VAR模型以检查脉冲响应函数。主要代码称为TEMPLATE，其他文件是在主代码中调用的函数。此代码为MATLAB编写，并且应该容易转换成Python（使用python包进行协整）。 第一部分通过txt文件设置数据；第二部分绘制了数据，在要使用的(S)VAR/协整模型类型直观明显时通常很有帮助。 第三部分对单位根进行了ADF测试，正在进行中。第四部分针对常规VAR进行了测试以选择最佳腿长。 第五部分使用经济直觉和判断力来选择顶部的滞后长度，并为您绘制或打印输出结果；第六到第八节是对VAR模型指定错误进行检验；第九至第十节利用MATLAB内置的Johansen检验来进行协整与VEC建模。第十一至十二节对选定的VECM进行了测试。 结构VAR建模（正在进行中）：在第十三到十五部分建立了三种典型的结构VAR模型，包括Cholesky、共同趋势和长期限制。这需要经济理解来施加适当的额外限制功能；第十六部分进行引导处理。 最后，在第十七节中完成其余内容的编写与测试工作。
     
  • TVP-SV-VAR模型的Matlab与OxMetrics代码
    优质
    本资源提供TVP-SV-VAR模型的Matlab及OxMetrics编程实现代码，适用于经济计量分析中时间序列数据的研究和预测。 模型代码支持多变量，并且可以根据自己的数据进行调整运行。MATLAB代码主要参考了模型发现者论文中的内容。
     
  • MATLAB计算阶跃响应参数（上升时间、调节时间、峰值过冲和超调量）.rar
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB软件分析系统阶跃响应的方法，涵盖如何计算关键性能指标如上升时间、调节时间和峰值过冲与超调量。适用于控制系统设计与研究的初学者和技术人员学习参考。 该原创作品使用Matlab求解阶跃响应指标（包括上升时间、调整时间和峰值超调量），包含自定义的Matlab函数和详细的说明文档。通过丰富的演示实例，用户可以轻松获取系统阶跃响应的各项指标，并且操作简单易懂。
     
  • TVP-SV-VAR模型资料.rar
    优质
    本资源包含TVP-SV-VAR模型相关数据与代码，适用于经济计量分析及金融时间序列研究。内含详细文档指导。 Jouchi Nakajima. Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: an overview of methodology and empirical applications. Monetary and Economic Studies, 2011(11).
     
  • 基于MATLAB的VAR向量自回归模型时间序列区间预测（含完整代码及数据）
    优质
    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。
     
  • TVP-VAR模型：Ox与Matlab实现对比及其时变性和参数校验分析
    优质
    本研究提出并分析了TVP-VAR模型，并利用Ox和Matlab两种编程语言进行了实现对比。文中深入探讨了该模型的时变性特征及参数校验方法，为经济时间序列分析提供了新的视角与工具。 关于TVP-VAR模型在Ox与Matlab中的实现对比及结果分析：从时变性表现到参数校验的解析 采用TVP-VAR（时间变化向量自回归）模型进行研究时，选择合适的软件工具是至关重要的步骤。在这项工作中，我们对两种常用的编程环境进行了比较——即Ox与Matlab，并详细探讨了它们在实现TVP-VAR模型中的优劣。 首先，在使用OX Metrics运行TVP-VAR程序后得到的结果显示出了更好的时变性特征和参数校验结果，这表明该软件在此类分析中具有更高的准确性。相比之下，尽管MATLAB也能够成功执行同样的任务，但在某些方面（如时间序列的直接展示）它显得稍微逊色一些。 具体来说，在OX Metrics中生成的时间序列图可以直接使用而无需额外调整：横坐标自动显示为时间轴格式；而在MATLAB中的输出结果则需要用户手动将样本个数转换成实际的时间表示形式，否则图表难以解读。这意味着对于那些对图形展示有较高要求的研究者而言，OX Metrics可能是一个更优的选择。 综上所述，在进行TVP-VAR模型分析时选择使用OX Metrics可能会带来更好的效果和体验，尤其是在关注时间序列表现及参数检验的准确性方面。然而最终决定还需根据个人的具体需求来定夺。