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MATLAB自相关代码-awesome-var：精选的向量自回归资源列表

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简介：
awesome-var是针对向量自回归模型的MATLAB自相关代码集合，提供一系列优质资源和工具，助力于VAR模型的研究与应用。 MATLAB中的自相关代码在处理向量自回归（VAR）模型方面表现出色。以下是精选的资源列表： 1. MATLAB工具箱：提供了多种用于执行向量自回归分析的例程。 2. 向量自回归模型：由Ambrogio Cesa-Bianchi整理，收集了用于进行VAR分析的MATLAB程序。 3. 经验宏工具箱（F.Ferroni和F.Canova）：为宏观经济建模提供了实用工具。 4. 宏观经济建模工具箱：包含贝叶斯估计、分析及回归功能。 5. 贝叶斯估计，分析和回归工具箱（BEAR）：专注于全局VAR模型的构建与评估。 6. 全球VAR建模收集代码：涵盖了各种计量经济学方法的应用。 此外，还有以下资源： - 计量经济学中的贝叶斯方法 - 用于金融及宏观经济学的方法 - TVP和SV相关研究（例如BVAR、LP以及BLP） - RCRAN上的VAR模型构建工具包 具体功能包括： 1. 符号限制的向量自回归模型实现。 2. 数据驱动识别SVAR模型技术。 3. 含有随机波动率与时变参数的贝叶斯分析方法。 4. 提供了用于矢量自回归模型进行贝叶斯推断的功能函数。 5. 分层贝叶斯向量自回归的应用研究 6. 混合贝叶斯VAR模型的研究进展 7. 向量自回归过程中的岭估计技术 8. 结构贝叶斯矢量自回归模型的探索性分析 9. 面板向量自回归建模方法的研究 10. 贝叶斯全局矢量自回归的应用案例研究 这些资源为用户提供了广泛的VAR相关工具，从基础到高级应用均有涵盖。

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  • MATLAB自相关代码-awesome-var：精选的向量自回归资源列表
    优质
    awesome-var是针对向量自回归模型的MATLAB自相关代码集合，提供一系列优质资源和工具，助力于VAR模型的研究与应用。 MATLAB中的自相关代码在处理向量自回归（VAR）模型方面表现出色。以下是精选的资源列表： 1. MATLAB工具箱：提供了多种用于执行向量自回归分析的例程。 2. 向量自回归模型：由Ambrogio Cesa-Bianchi整理，收集了用于进行VAR分析的MATLAB程序。 3. 经验宏工具箱（F.Ferroni和F.Canova）：为宏观经济建模提供了实用工具。 4. 宏观经济建模工具箱：包含贝叶斯估计、分析及回归功能。 5. 贝叶斯估计，分析和回归工具箱（BEAR）：专注于全局VAR模型的构建与评估。 6. 全球VAR建模收集代码：涵盖了各种计量经济学方法的应用。 此外，还有以下资源： - 计量经济学中的贝叶斯方法 - 用于金融及宏观经济学的方法 - TVP和SV相关研究（例如BVAR、LP以及BLP） - RCRAN上的VAR模型构建工具包 具体功能包括： 1. 符号限制的向量自回归模型实现。 2. 数据驱动识别SVAR模型技术。 3. 含有随机波动率与时变参数的贝叶斯分析方法。 4. 提供了用于矢量自回归模型进行贝叶斯推断的功能函数。 5. 分层贝叶斯向量自回归的应用研究 6. 混合贝叶斯VAR模型的研究进展 7. 向量自回归过程中的岭估计技术 8. 结构贝叶斯矢量自回归模型的探索性分析 9. 面板向量自回归建模方法的研究 10. 贝叶斯全局矢量自回归的应用案例研究 这些资源为用户提供了广泛的VAR相关工具，从基础到高级应用均有涵盖。
     
  • 向量自回归(VAR)工具箱
    优质
    向量自回归(VAR)工具箱提供了一套全面的模型构建、估计与分析方法，适用于多变量时间序列数据的研究和预测。 时间序列的工具箱可以直接使用，无需编写代码。
     
  • 关于向量自回归(VAR)模型的探讨
    优质
    本文深入探讨了向量自回归（VAR）模型的概念、应用及其在经济预测中的重要性，分析了其优势与局限，并讨论了改进方法。 向量自回归是一种优秀的模型研究方法，值得深入学习和掌握，否则在进行回归分析时会遇到困难。
     
  • Python-VAR: 向量自回归模型的Python实现-源码
    优质
    Python-VAR是一款专为向量自回归（VAR）模型设计的Python工具包。该库提供了一系列函数和类以方便地估计、模拟及分析VAR模型，适用于经济数据分析等领域。 Python变量在向量自回归模型中的应用涉及到了使用Python编程语言来实现统计学上的复杂建模技术——向量自回归（VAR）模型。这种模型主要用于时间序列分析，它假设一个变量的当前值不仅受自身历史数据的影响，还受到其他相关变量的历史影响。因此，在构建和操作这些模型时，需要定义并管理多个Python变量以存储输入的数据集、参数设置以及计算过程中产生的中间结果与最终输出。 向量自回归（VAR）模型通常通过专门的库如`statsmodels`来实现，并且要求用户熟悉时间序列数据处理的基本概念。在实际应用中，开发者首先会导入必要的模块和函数，然后加载或创建一个包含多组相互关联的时间序列的数据集作为输入。接下来根据研究需求设定适当的参数（例如滞后阶数），并使用该库提供的方法构建模型。 整个过程包括但不限于以下几个步骤： 1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、标准化等操作。 2. 模型训练与评估：利用已准备好的时间序列数据集，通过指定的VAR函数来拟合模型，并可能需要调整一些参数以获得最佳性能或解释力。 3. 结果分析和预测：基于构建完毕后的向量自回归模型进行未来趋势预测或者深入探索变量间动态关系。 这些操作都需要精确地定义并使用一系列Python变量来进行数据传递、存储计算结果等任务。
     
  • 基于MATLAB的VAR向量自回归时间序列区间预测（含完整源码及数据）
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的VAR模型代码，用于进行时间序列的区间预测分析，并包含所需的数据集和完整源码。适合研究与学习使用。 MATLAB实现VAR向量自回归时间序列区间预测涉及使用Vector Autoregression（VAR）模型进行多元时间序列分析。这种模型能够对多个相互关联的变量的时间序列数据进行预测与深入研究。
     
  • TVAR MATLAB代码.zip - TVAR与向量自回归模型的实现_tvar_时变自回归
    优质
    本资源提供了一套MATLAB代码，用于实现时变自回归（TVAR）及向量自回归模型。通过该工具包，用户能够深入分析时间序列数据中的动态变化模式。 用于研究时变向量自回归模型，你可以自行更改x0的输入值进行实验。
     
  • 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。
     
  • SSTVARToolbox.zip_6FW_SSTVARToolbox_STVAR_平滑转换向量自回归及向量自回归模型
    优质
    SSTVARToolbox是一个包含平滑过渡向量自回归（SVAR）和传统向量自回归（VAR）模型的工具包，适用于时间序列分析与建模。 平滑转换向量自回归模型的估计、检验以及应用，包括若干子代码。
     
  • Matlab多元参数非线性回归模型代码-高斯回归列表（Awesome-Gaussian-Regression）
    优质
    本项目提供了一系列基于Matlab实现的多元参数非线性回归模型，特别是围绕高斯过程回归技术，为科研和工程应用中的复杂数据建模提供了有力工具。 Swiler, L., Gulian, M., Frankel, A., Safta, C. 和 Jakeman, J. (2020). 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。arXiv预印本 arXiv:2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。(2019) 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池循环容量预测。IEEE Transactions on Transportation Electrification, 5(4), 1225-1236. Chen Z. 和 Wang B.(2018). 初始超参数先验如何影响高斯过程回归模型。神经计算，第275期，页码为1702-1710。 在多个起点的情况下，选择适当的先验分布对于GP（高斯过程）模型的预测性能至关重要。研究者们考察了不同类型的先验对常用内核超参数初始值的影响。研究表明，在选择了特定内核之后，尽管某些情况下估计出的超参数与真实值存在显著差异，但这些初始超参数的先验选择并不会在很大程度上影响GPR（高斯过程回归）模型预测的表现。