TVP－VAR (Time-varying parameter VAR时变参数向量自回归) 模型实证实现手稿

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俺学习了TVP-VAR，并仿照编写了code，然后跑出了结果，喜悦之余，就粘贴上来，自娱的同时，也和坛子里的各位朋友分享。

       1 Introduction

TVP-VAR(Time-VaryingParameter Vector AutoRegression) is the package for a Bayesian analysis of thetime-varying parameter VAR models. It implements the Markov chain Monte Carlo(MCMC) algorithm to generate sample from the posterior distribution of theTVP-VAR models.

2 Model formulation andcreating objects

3俺参照编写的第一个code/***  MCMC estimation for Time-Varying ParameterVAR model**  with stochastic volatility**                           **  tvpvar_ex*.ox illustrates the MCMC estimation**  using TVP-VAR class**  writing by Chao Zhou**  My qq number is 529820052**  E-mail:gssdzc@126.com**  For my first TVP-VAR model**  For my working paper about LiKeQiangindex  */ #include<oxstd.h>#include<oxprob.h>#include<oxfloat.h>#include<oxdraw.h>#include<TVPVAR.ox>  //TVP-VAR class main(){                                                                            decl nlag, my, asvar, iyear, iperiod,ifreq;        nlag = 2;      //#of lag        /*--- data load ---*/        my = loadmat("tvpvar_ex.xls");  //data        /*--- some options (not required) ---*/              asvar = {"p", "x","i"};  //variable name        iyear = 1977;      //year of the first observation       iperiod = 3;  //period of the first observation       ifreq = 4;            //frequency of data                                   //(periods ineach year)                                         /*--- MCMC estimation ---*/        decl tvpvar = new TVPVAR();//TVP-VARclass        tvpvar.SetRanseed(3);        tvpvar.SetData(my, nlag);      //set data and lag              tvpvar.SetVarName(asvar);  //set variable name(*)       tvpvar.SetPeriod(iyear, iperiod, ifreq);                                                        //setinitial period(*)        tvpvar.SetFastImp(1);            //set fast computing of                                                        //impulseresponse(*)                                                               tvpvar.MCMC(10000);                 //MCMC estimation        tvpvar.DrawImp(<4, 8, 12>, 1);          //draw impulse(1)                              //trajectories of (4,8,12)-period horizon                                     tvpvar.DrawImp(<30, 70, 100>, 0);    //draw impulse(2)                              //response at t = 30, 70, 100                     delete tvpvar;}/***(*): options, not required for estimation*/       // enter code

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关键词：Parameter 时变参数向量自回归 paramete varying Meter 模型

排版技术太差了。。。。。。。

为图方便，数据用OX自带的exlce数据，只需要更换成自己想要建模的数据就OK了。so easy。。。。。。
俺的论文已经在写了……

Nakajima有现成的数据包，你觉得之前的不好吗？

crystal8832 发表于 2013-11-4 09:48
Nakajima有现成的数据包，你觉得之前的不好吗？

您好！我想学学TVP-VAR模型，可不可以发一些资料给我呢？在软件里面的操作程序是如何的呢？谢谢哦！邮箱592324313@qq.com

正在学习啊！！

gssdzc 发表于 2013-11-4 09:46
为图方便，数据用OX自带的exlce数据，只需要更换成自己想要建模的数据就OK了。so easy。。。。。。
俺的论 ...

您好！我也想学学TVP-VAR模型，能发些资料给我吗？在软件里面的操作程序是如何的呢？非常感谢！邮箱834305921@qq.com

请问  sigmab sigmaa 和sigmah 为什么都有两个  分为下标1和2？

学习了，用用试试

能不能把程序和数据以附件方式贡献？谢谢了！