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软件应用 | 自给自足,免费分享!TVP-VAR(时变参数向量 ...

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发表于 2022-9-21 15:05:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

一、TVP-VAR模型与常用代码简介

TVP-VAR模型(Time-Varying Parameter Vector AutoRegression,时变参数向量自回归模型)是在VAR模型的基础上拓展而来的模型,其假定系数矩阵和协方差矩阵是时变的,使得模型可以捕捉经济结构随时间变化的过程。
日本学者中岛上智(Jouchi Nakajima)于2011年发表的Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility: An Overview of Methodology and Empirical Applications是TVP-VAR领域的经典文献,其同时在个人网站上分享了论文中估计TVP-VAR模型所用的Oxmetrics和MATLAB程序代码,由于OxMetrics软件较为小众,因此很多人会选择使用更为熟悉的MATLAB版本的代码。




中岛上智教授分享的代码上一次更新时间为2020年5月1日,然而MATLAB版本的代码相比OxMetrics存在部分美中不足的地方,即MATLAB版本的代码无法显示现实的时间点,只能显示其在样本数据中的顺序,且MATLAB的作图限制导致其最多允许四条曲线叠加,如果想同时观察四种以上不同情况,难度比较大。
二、我们的工作

针对上述情况,我们谨慎修改了中岛上智教授发布的MATLAB版本的TVP-VAR模型代码,允许用户补充时间标签数据并将其显示出来,同时添加了生成三维脉冲响应图形的功能。需要声明的是,我们并未修改任何估计方法或参数,以确保结果的准确无误
以下为原始输出结果和修改后输出结果的对比:
对照组1






对照组2






对照组3






对照组4





以下为部分三维脉冲响应图形的展示:






三、使用说明


  • 中岛上智教授提供了样例数据,请严格按照样例数据的格式将要估计的数据存入EXCEL表中,每一列存储一个变量,左上角不留空白,且表中除数据外不存在多余的空白行,否则会导致估计出错。
例如,在中岛教授提供的tvpvar_ex.xlsx中,总共有124期、共三个变量的数据,存储在A1-C124的范围内的单元格中,如果存在空白行,则可能导致MATLAB在载入数据时扩大读取范围,如将A1-D200范围内的单元格一并读入,最终导致参数估计失败。

  • 我们仿照并补充了中岛上智教授的样例数据所对应的时间标签数据,存储在tvpvar_ex_time.xlsx的A1-A124范围内的单元格中,EXCEL表中同样不允许存在多余的空白行。
  • 时间格式等参数请参阅MATLAB的相关文档。
  • tvpvar_m文件夹中为中岛教授的原始代码,tvpvar_m_modified文件夹中为修改后的代码,本版本代码仅修改了以下文件:drawimp.m;mcmc.m;tvpvar_ex1.m;tvpvar_ex2.m。
四、特别声明

本代码仅是对中岛上智教授工作成果的少量修饰,代码本身仍然是中岛上智教授的工作成果,如果使用了本代码,请按如下规范引用:
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.
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发表于 2022-9-21 15:06:07 | 显示全部楼层
@赵小胖 代码在这里
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发表于 2022-9-21 15:07:01 | 显示全部楼层
已经有了,感谢!
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发表于 2022-9-21 15:08:00 | 显示全部楼层
客气啦
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发表于 2022-9-21 15:08:22 | 显示全部楼层
其实我早就想给你发了,但是知乎只允许在对方未回复的情况下发一条私信,所以
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发表于 2022-9-21 15:09:17 | 显示全部楼层
非常感谢!
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