在变量较多,滞后阶数较高时,即所要估计的参数较多的情况下,Bayesian估计方法提供了一个较好的方法,拟合效果要比传统的极大似然估计方法好。
里面包括模型的基本设定,如截距项、抽样次数、预烧次数、滞后阶数等等,实例讲解,小白都能上手。
BVAR模型matlab代码及详解.zip
(36.18 MB, 需要: RMB 25 元)
本附件包括:- bernoullirnd.m
- BVAR_FULL.m
- bvardgp.m
- bvar模型matlab代码详解.pdf
- gamm_rnd.m
- impulse.m
- mlag2.m
- mvnpdf.m
- prior_hyper.m
- quantile.m
- results_indep_normal_wishart.mat
- results_SSVS_full.mat
- wish.m
- ydata.mat
- yearlab.dat
- Yraw.dat
如果还想获取var族的其他模型,请移步评论区,希望大家都能得出理想的结果!


雷达卡






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