一、TVP-VAR模型与常用代码简介 TVP-VAR模型(Time-Varying Parameter Vector AutoRegression,时变参数向量自回归模型)是在VAR模型的基础上拓展而来的模型,其假定系数矩阵和协方差矩阵是时变的,使得模型可以捕捉经济结构随时间变化的过程。 日本学者中岛上智(Jouchi Nakajima)于2011年发表的Time-Varying Parameter VAR Mode...
从 具有随机波动性的时变参数(TVP)回归模型的估计算法(TVP-VAR模型的单变量情况)说起。 对于MCMC算法,π(θ)为先验密度,后验分布 π(θ,α,h|y)^4。 四、进行TVP-VAR建模时,也需要数据平稳。可以用ADF单位根检验法检验数据的平稳性,不平稳的数据可以做差分,直至平稳,用差分后的数据进行建模。 需要注意的...
TVP-VAR模型是一种可适应经济结构变化的高级自回归模型，它扩展了VAR模型，假设系数矩阵和协方差矩阵随时间动态变化。日本学者中岛上智在2011年的论文中对这种模型进行了详细介绍，并在其个人网站上分享了基于Oxmetrics和MATLAB的实现代码。尽管Oxmetrics不太常用，但MATLAB版本因其广泛性更为常见。然而，中岛...
对于标准的VAR模型,其参数保持不变,而对于TVP-VAR模型,由于可以使用估计的时变参数,因此可以计算任意时点上冲击反应。下图为TVP-VAR模型的脉冲响应函数。与传统VAR模型显著不同之处在于,该模型可以得到基于不同时期下的脉冲结果,如本文中同时列出了一个季度、一年、两年和三年的结果。 具体来看,通货膨胀对于产出正的...
本文通过借助互联网大数据构建公众禽流感关注度指数作为禽流感疫情变动的代理变量,选取2013年1月—-2017年3月畜禽产品周度价格数据,运用时变参数向量自回9-3模型(TVP—VAR)实证分析了禽流感疫情变动对畜禽产品价格波动的动态影响.结果表明,禽流感疫情的变化会造成畜禽产品价格波动,其中,对鸡肉价格影响最大,其次为猪肉...
TVP-VAR:Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型,与VAR 不同的是,模型没有同方差的假定,更符合实际。并且时变参数假定随机波动率,更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征(时变影响)。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。
TVP-VAR:Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型,与VAR 不同的是,模型没有同方差的假定,更符合实际。并且时变参数假定随机波动率,更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征(时变影响)。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。
TVP-VAR:Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型,与VAR 不同的是,模型没有同方差的假定,更符合实际。并且时变参数假定随机波动率,更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征(时变影响)。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。
Y=ydata; t=size(Y,1);%t-Thetotalnumberofperiodsintherawdata(t=215) M=size(Y,2);%M-ThedimensionalityofY(i.e.thenumberofvariables)(M=3) tau=40;%tau-thesizeofthetrainingsample(thefirstfortyquarters) p=2;%p-numberoflagsintheVARmodel ...