Advertisement

TVP-VAR模型MATLAB代码【含时间标签、三维脉冲响应图及sa2参数】

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

简介：
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。

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】
    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。
     
  • 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。
     
  • 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！
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的房间冲击脉冲响应
    优质
    本研究探讨了使用MATLAB软件模拟和分析房间中声波传播的冲击脉冲响应，旨在优化室内音频环境的设计与应用。 Room Impulse Response的MATLAB源代码是根据IMAGE模型编写的。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的TVP-VAR代码
    优质
    本简介提供了一套基于MATLAB开发的时间varying参数向量自回归(TVP-VAR)模型的代码。该工具箱旨在为经济学和金融学中的动态经济系统建模研究者与学生，提供一个高效的分析平台。通过灵活调整参数，用户可以深入探究不同时间窗口下变量间复杂关系的变化模式。 标题 TVP-VAR基于MATLAB代码 本段落涉及的是统计建模领域中的时间变异性参数（Time-Varying Parameter, TVP）向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型，并使用了MATLAB编程语言进行实现。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于科学计算、工程分析以及数据分析等领域。 在这个项目中，MATLAB被用于执行MCMC（Markov Chain Monte Carlo）模拟，这是一种统计抽样方法，常用来处理复杂的概率模型。TVP-VAR是一种动态的宏观经济模型，它允许参数随时间变化以更好地捕捉经济变量间的短期和长期关系。相比于传统的VAR模型，TVP-VAR增加了灵活性，能够更精确地反映数据中的波动性和非稳定性。 MCMC算法是构建TVP-VAR的关键步骤之一，通过构造马尔科夫链来模拟后验分布，并获取参数估计值。在MATLAB中可以利用内置的概率分布函数和迭代过程实现这一目标。通常包括初始化参数、生成新的可能的参数值、决定是否接受这些新值以及重复此过程直到达到一定的收敛标准。 压缩包中的var_m文件可能包含以下内容： 1. 数据文件：用于存储原始经济数据，如GDP、通货膨胀率和利率等。 2. MATLAB脚本：实现TVP-VAR模型的MATLAB代码，包括数据预处理、设定模型结构以及执行MCMC模拟与结果分析。 3. 函数文件：可能包含自定义的MCMC迭代函数或其他辅助功能以优化估计过程。 4. 结果输出：例如参数估算值、残差统计量、脉冲响应函数（IRFs）和预测误差方差分解（FEVDs）等数据。 5. 图形展示：包括时间序列图、参数轨迹图及IRF图表。 学习并理解这段MATLAB代码，需要掌握以下关键点： 1. 基础的MATLAB编程知识，如矩阵操作、函数编写和调用以及文件输入输出； 2. 时间序列分析的基本概念，例如自相关性与偏自相关性的定义、单位根检验等理论； 3. VAR模型的基础理论：包括设定模型结构、参数估计及诊断检查的方法； 4. MCMC算法的工作原理及其具体实现方式（如Metropolis-Hastings和Gibbs抽样）； 5. TVP模型的设计思路，理解如何在VAR框架内引入时间变异性参数； 6. 结果解释：掌握IRFs与FEVDs的意义及应用。 深入研究TVP-VAR模型及其MATLAB代码实现不仅能够提升对宏观经济建模的理解水平，还能增强数据分析和预测的能力。这对于希望进一步探索经济学、金融学或统计学领域的学者和专业人士来说是一个非常有价值的实践项目。