矢量自动进度模型

固定多元线性模型，包括外源预测变量

一种矢量自动进度（VAR）模型is a system of simultaneous linear equations that describes the evolution of multiple stationary response series. Equations in the system are functions of constants, time trends, lagged responses, and exogenous predictor variables. For an example of an analysis using VAR modeling tools, seeVAR模型案例研究。

从使用中转换您的VAR模型分析代码vgx使用Varm对象及其对象功能，请参阅从VGX函数转换为模型对象。

应用

计量经济学建模者

分析和模型计量经济学时间序列

职能

展开全部

创建模型

Varm 创建矢量自动进程（VAR）模型

适合数据

`估计`	拟合矢量自动进度（VAR）模型与数据
`infer`	Infer vector autoregression model (VAR) innovations
`summarize`	展示估计矢量自动进度（VAR）模型的结果

Impulse Response Functions and Granger Causality

`gctest`	Granger因果关系和矢量自重物（VAR）模型的块外生性测试
`irf`	Generate vector autoregression (VAR) model impulse responses
`fevd`	Generate vector autoregression (VAR) model forecast error variance decomposition (FEVD)
`gctest`	块granger因果关系和阻滞外生性测试
`armairf`	Generate or plot ARMA model impulse responses
`Armafevd`	Generate or plot ARMA model forecast error variance decomposition (FEVD)

在模型之间转换

`arma2ar`	将ARMA模型转换为AR模型
`arma2ma`	将ARMA模型转换为MA模型
`vec2var`	将VEC模型转换为VAR模型
`var2vec`	将VAR模型转换为VEC模型
`vecm`	将矢量自动进程（VAR）模型转换为矢量误差校正（VEC）模型

生成蒙特卡洛模拟

`模拟`	矢量自动进程（VAR）模型的蒙特卡洛模拟
`filter`	通过矢量自动进程（VAR）模型的滤波干扰

生成最小平方误差预测

`预报`	预测矢量自动进程（VAR）模型响应

话题

Interactive

计量器建模应用程序概述
The Econometric Modeler app is an interactive tool for visualizing and analyzing univariate or multivariate time series data.
Specifying Multivariate Lag Operator Polynomials and Coefficient Constraints Interactively
Specify multivariate lag operator polynomial terms for time series model estimation using Econometric Modeler.
使用计量器Modeler应用程序估算矢量自动进度模型
交互式拟合多个多元矢量自动进程（VAR）模型与数据拟合。然后，选择一个估计的模型并将其导出到命令行以进行进一步分析。

创建模型

Create and Adjust VAR Model Using Shorthand Syntax
此示例显示了如何使用未知参数创建三维VAR（4）模型Varm和速记语法。
使用Longhand语法创建和调整VAR模型
此示例显示了如何使用未知参数创建三维VAR（4）模型Varmand the longhand syntax.
Vector Autoregression (VAR) Model Creation
代表使用AVarmobject.
矢量自动进度（VAR）模型
一种矢量自动进度（VAR）模型是一个多元时间序列模型，该模型包含n方程式n独特的固定响应变量是滞后响应和其他术语的线性函数。
从VGX函数转换为模型对象
转换使用的常见任务vgx功能恢复了较新的功能。

适合数据

多元时间序列数据格式
Prepare your data for a multivariate time series analysis.
VAR Model Estimation
Fit VAR models to data.
拟合var模型与模拟数据
模拟来自已知VAR模型的数据，然后将VAR模型拟合到模拟数据。
适合CPI和失业率的VAR模型
Estimate a VAR model composed of the consumer price index and unemployment rate.
Implement Seemingly Unrelated Regression
在VAR模型中包括外源预测因子，以估计回归成分以及所有其他参数。
Estimate Capital Asset Pricing Model Using SUR
使用《计量经济图》工具箱™VAR模型框架实施资本资产定价模型（CAPM）。
VAR模型案例研究
分析VAR模型。

Impulse Response Functions and Granger Causality

生成VAR模型脉冲响应
对实际GDP产生脉冲响应。
比较广义和正交脉冲响应函数
Demonstrate differences between orthogonal and generalized impulse response functions.

在模型之间转换

Convert VARMA Model to VAR Model
Create a VARMA model, and then convert it to a pure VAR model.

生成模拟或冲动响应

VAR模型预测，仿真和分析
使用模型推断时间序列的行为。
模拟VAR模型条件响应
预测CPI增长率在使用Monte Carlo模拟的已知失业率值给定值。
Simulate Responses Using filter
复制结果模拟使用filter。
模拟估计的VARX模型的响应
估计包含滞后内源性和外源变量并模拟响应的多元时间序列模型。
预测VAR模型Using Monte Carlo Simulation
使用Monte Carlo模拟从VAR模型中生成预测。

生成最小平方误差预测

预测VAR模型
Generate forecasts with error estimates.
预测VAR模型Using Monte Carlo Simulation
使用Monte Carlo模拟从VAR模型中生成预测。
预测VAR模型Conditional Responses
Forecast responses given contemporaneous information about other response values in the forecast horizon.
经济方案和预期信贷损失计算(Risk Management Toolbox)
This example shows how to generate macroeconomic scenarios and perform expected credit loss (ECL) calculations for a portfolio of loans.