VAR模型应用案例 (完成).pdf

该代码原作者为中岛上智教授,企研数据(r.qiyandata.com)增加了作图的时间标签,添加了三维脉冲响应图形的作图功能,并增加了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) "Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: An overview of methodology and empirical applications" Monetary and Economic Studies, 29, 107-142. 严禁私自将本代码用于商业目的！违者必究！

协整检验在EViews软件中的实现 为了实现协整检验，从VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择View/Cointegration Test… 即可。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对VAR模型中每一个序列进行单位根检验。EViews软件中协整检验实现的理论基础是Johansen (1991, 1995a)协整理论。在Cointegration Test Specification的对话框（下图）中将提供关于检验的详细信息：

VAR模型、协整和VEC模型

风险价值VAR模型与算法.txt

VAR模型分析

向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型；该例子是VAR（1）模型的代码，可以参考vars包。

2．多变量的SVAR模型 下面考虑k个变量的情形，p阶结构向量自回归模型SVAR(p)为 (9.1.13) 其中： , ,

Matlab语言实现的tvp-var模型，可用于测算时变参数的影响

matlab分时代码BVAR连接 描述 这是一种用户友好的Matlab GUI，它对贝叶斯多主题向量自回归（VAR）模型实施了变分推理方法，以便基于静止状态功能MRI数据来推理有效的大脑连通性。 建模框架使用贝叶斯变量选择方法，以允许在主题级别和小组级别同时推断有效的连接性。 它还可以灵活地将多模式数据（尤其是结构性DTI数据）集成到现有结构中。 我们开发的变分推理方法可实现方法的可扩展性，并能够根据数据的全脑分割来估计主题级和小组级的大脑连接网络 下面的手稿中描述了变分方法的方法论和详细实现： Chiang，S.，Guindani，M.，Yeh，HJ，Haneef，Z.，Stern，JM和Vannucci，M.（2017）。 使用多模态神经影像数据进行多主体有效连通性推理的贝叶斯矢量自回归模型。 人脑映射，38，1311-1332。 Kook，JH，Vaughn，KA，DeMaster，DM，Ewing-Cobbs，L.和Vannucci，M.（2020年）。 BVAR-连接：用于大脑连接网络推理的多主题向量自回归模型的变分贝叶斯方法。 神经信息学的出现。 内容和安装。 该存储库包含