这两行R代码用于设置贝叶斯先验并拟合一个时间变化参数向量自回归(TVP-VAR)模型,这是在金融时间序列分析中常用的高级方法,特别适合分析动态网络和连接性变化。下面是对这两行代码的详细解释: BayesPrior(y, nlag=p)函数用于生成贝叶斯先验,这是TVP-VAR模型中一个重要的组成部分。 y是一个zoo对象,包含多个时间序列...
TVP-VAR-DY 是一种时变参数向量自回归(Time-Varying Parameter-Vector Autoregression)结合 DY 溢出指数的模型。 TVP-VAR 模型与传统的向量自回归(VAR)模型不同,它允许模型的参数随时间变化。在实际经济环境中,经济变量之间的关系并非是固定不变的,可能会随着时间推移、政策调整、市场变化等因素而发生改变。TVP-VAR ...
TVP-VAR-DY模型R语言操作步骤Nayuta_yun 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1207 0 09:19 App 3-Aspen plus (0基础搭建流程步骤) 基础知识,超详细!! 3702 0 26:38 App 本地部署deepseek步骤并嵌入word中 679 0 00:25 App 腹股沟疝超声扫查详细步骤 458 0 14:13 App 【保姆级教程...
TVP-VAR模型即时间变化参数向量自回归模型,是一种动态的多变量时间序列模型。与传统的VAR模型相比,TVP-VAR模型的参数是随时间变化的,能够更好地捕捉经济变量的时变性。基于TVP-VAR模型的DY溢出指数代码可以更精确地反映货币政策的传导效应。 3. DY溢出指数的计算方法 DY溢出指数是衡量货币政策对其他国家财政市场的影响...
本文基于TVP-VAR-DY模型,对中国金融市场的风险溢出非对称效应进行了实证探究。实证结果表明,在中国金融市场中存在着非对称的风险溢出效应,负面冲击会显著影响其他金融市场。这一探究结果对金融市场的监管和风险管理具有现实指导意义,有助于保卫金融市场的稳定和进步。 中国金融市场作为全球第二大经济体的重要组成部分,其...
而相较于TVP-VAR-DY模型,该模型弥补了标准TVP-VAR模型不能处理过多变量的缺陷,通过主成分分析(PCA)方法提炼出众多变量中隐含的价格波动因子,且其允许PCA载荷及其方差以及PCA误差项的方差随时间变化,这为本文同时将数十种商品期货纳入模...
TVP-VAR-DY溢出指数分解、TVP-VAR-DY溢出效应资料 此资料包括全流程视频讲解、案例数据、参考文献，视频时长为17分钟，代码为R语言， 有标注 有详细计算过程 ，并且参照文献讲的，大家一看就会 参考文献：[1]田静,叶小芬,闫明.国际能源市场与股票市场的波动溢出效应及驱动因素研究——基于TVP-VAR-DY溢出指数分解的...
国际石油价格波动对主权债券市场的溢出效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证研究主权债券市场国际石油价格波动传导机制溢出效应近期随着俄乌冲突愈演愈烈,国际油价飞速上涨,布伦特原油期货价格强势突破100美元,原油价格从2020年新冠疫情爆发跌至每桶20美元迅速反弹至近期的100美元以上,油价的剧烈波动对全球经济发展产生了巨大影响...
本文通过使用TVP-VAR-DY模型,对中国能源市场与股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究。研究结果表明,中国能源市场与股票市场之间存在双向的波动溢出效应,即能源市场的波动对股票市场产生影响,同时股票市场的波动也会对能源市场产生反馈。这表明两个市场之间存在紧密的联系,需要在政策制定和风险管理方面加强对两个市场的...
通过采用 TVP -VAR-DY 模型,使动态溢出效应的测度更加平滑. 研究发现,全国碳 市场,能源市场与高排放行业市场存在时变的双向不对称溢出效应,特别是在极端风险事件下, 市场之间的波动溢出效应显著增强. 电力等高排放行业市场主要受碳市场波动的影响,而新能 源行业风险主要影响原油期货市场. 重大社会经济事件可导致能源...