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雷达卡
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]TVP-VAR-DY基于时变参数向量自回归DY溢出指数模型（Antonakakis+et+al，2020）
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]文件包含：原始代码（r语言包括详细注释，直接run就行）+操作手册+参考文献
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]模型结果包含：可输出动态溢出效应（预测误差方差贡献与总溢出、方向性溢出、净溢出、净成对溢出）图形、数据表格
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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 模型通过考虑参数的时变性，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的动态关系和特征。
DY 溢出指数则用于衡量不同变量或市场之间的溢出效应。溢出效应指的是一个变量或市场的波动对其他变量或市场产生的影响。通过计算 DY 溢出指数，可以了解各个变量或市场之间相互影响的程度和方向。
将两者结合起来，TVP-VAR-DY 模型具有以下优点：
1. 能够反映变量之间关系的时变特征，更符合实际经济情况。
2. 可以有效地捕捉到不同时期各个变量或市场之间的溢出效应及其变化。
3. 有助于深入分析经济系统中复杂的动态交互关系。
在实证研究中，TVP-VAR-DY 模型可用于分析多个领域的问题，例如金融市场中不同资产类别之间的风险溢出、宏观经济变量之间的相互影响等。它可以输出总溢出指数、各个指标溢出情况、各个指标溢入情况、各个指标净溢出数据和图形等，为研究者提供丰富的信息，帮助他们更好地理解和解释所研究的经济现象。例如，在金融领域，该模型可用于研究不同金融市场（如股票市场、债券市场、外汇市场等）之间的风险传递和溢出效应，帮助投资者和监管者更好地把握市场动态和风险状况；在宏观经济研究中，可以分析各种宏观经济变量（如利率、通货膨胀率、经济增长率等）之间的相互作用及其随时间的变化。
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