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关键词：毕业论文 马尔科夫 脉冲图 马尔科 VaR 毕业论文

https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2259600
论坛里面的帖子，楼主可以看一下

Alfred_G 发表于 2014-3-17 11:17
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2259600
论坛里面的帖子，楼主可以看一下

多谢啦~这个帖子我看过了，我需要的部分，写得比较简略。
我以前没接触过这个，基础为零，所以看不太懂。
还是谢谢你啦

weiduo209 发表于 2014-3-17 20:51
多谢啦~这个帖子我看过了，我需要的部分，写得比较简略。
我以前没接触过这个，基础为零，所以看不太懂。 ...

嗯，这个领域其实我也不太懂~那楼主多努力哈！

Alfred_G 发表于 2014-3-18 14:14
嗯，这个领域其实我也不太懂~那楼主多努力哈！

谢谢你啦~

1.请注意短信息
  请将文件放在正确路径:
  C:\Program Files\Ox\packages\MSVAR\HAMILTON.OX
                                                        \GNP82.xls
                                                        \msvar130.oxo
  ......
  ......
2.add MSVAR package in GiveWin2
  start GiveWin2:
    Modules \Start OxPAck
  in the OxPack window:
    Add/Remove PAckages\Browse\
    Go to  C:\Program Files\Ox\packages\msvar and choos msvar130.oxo
   "Package class name (case must match exactly): change Msvar130 to MSVAR
   you see MSVAR under Packeges
3. run HAMILTON.OX
   in GiveWin2 window
   open  C:\Program Files\...\HAMILTON.OX
   Modules \Start OxRun
   /************************
    ************************/
  Ox version 3.40 (Windows) (C) J.A. Doornik, 1994-2004
MSVAR (c) H-M Krolzig, 1996-2005, package version 1.32a, object created on  1-10-2003

---------- EM algorithm converged after 43 iterations ------------
EQ( 1) MSM(2)-AR(4) model of DUSGNP
       Estimation sample: 1952 (2) - 1984 (4)
no. obs. per eq. :        131    in the system :        131   
no. parameters   :          9    linear system :          6   
no. restrictions :          1
no. nuisance p.  :          2
log-likelihood   :  -181.4236    linear system :  -183.6692  
AIC criterion    :     2.9072    linear system :     2.8957
HQ  criterion    :     2.9875    linear system :     2.9492
SC  criterion    :     3.1048    linear system :     3.0274
LR linearity test:     4.4911    Chi(1) =[0.0341] *   Chi(3)=[0.2131]     DAVIES=[0.2131]     

---------- matrix of transition probabilities ------
          Regime 1  Regime 2
Regime 1    0.7620    0.2380
Regime 2    0.0986    0.9014

---------- regime properties ----------------------
              nObs     Prob.  Duration
Regime 1      38.5    0.2929      4.20
Regime 2      92.5    0.7071     10.14
---------- coefficients ----------------------------
                  Coef  StdError     t-val
Mean (Reg.1)   -0.3403    0.2441   -1.3940
Mean (Reg.2)    1.1727    0.1423    8.2395
DUSGNP_1        0.0108    0.0895    0.1203
DUSGNP_2       -0.0627    0.0811   -0.7731
DUSGNP_3       -0.2462    0.0859   -2.8669
DUSGNP_4       -0.2009    0.0867   -2.3170
Standard error      0.76987
---------------------------
这个例子MSM(2)-AR(4) model的结果
跟在winrats是接近的
MAXIMIZE - Estimation by BFGS
Convergence in    33 Iterations. Final criterion was  0.0000077 <=  0.0000100
Quarterly Data From 1952:02 To 1984:04
Usable Observations                       131
Function Value                      -181.2634
    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
************************************************************************************
1.  MU(1)(1)                      1.163516284  0.074908621     15.53248  0.00000000
2.  MU(2)(1)                     -0.358817491  0.268297584     -1.33739  0.18109660
3.  PHI(1)(1,1)                   0.013485547  0.124157302      0.10862  0.91350658
4.  PHI(2)(1,1)                  -0.057524674  0.136019028     -0.42292  0.67235628
5.  PHI(3)(1,1)                  -0.246984366  0.110325418     -2.23869  0.02517612
6.  PHI(4)(1,1)                  -0.212921583  0.105591977     -2.01646  0.04375231
7.  SIGMA(1,1)                    0.591366786  0.106496665      5.55291  0.00000003
8.  P(1,1)                        0.904084488  0.037787519     23.92548  0.00000000
9.  P(1,2)                        0.245329958  0.094997335      2.58249  0.00980893
---------------
4.如果嫌调整时间不方便
  你也可以使用:
   MSVARlib Version 2.0 - For Gauss users
   MSVARlib is a new open source Gauss library to estimate Multivariate Markov-Switching
   regression Models in their most generic specification. These new programs are based
   upon the works of Hamilton (1994) and Krolzig (1998) and allow assessment of models
   with M states through classical optimization of the maximum likelihood method
     http://bellone.ensae.net/MSVARlib.html
这是引用epoh大神的，你看看有用么

⊕o怀恋o 发表于 2014-3-29 12:39
1.请注意短信息
  请将文件放在正确路径:
  C:\Program Files\Ox\packages\MSVAR\HAMILTON.OX

谢谢你了啊

非常感谢分享

gssdzc 发表于 2014-7-26 19:13
非常感谢分享

你好，请问你会在OX中运行MSVAR么？我目前能够安装，但是不会运行。可否请教，万分感谢