主要内容

估计使用计量经济学建模应用向量误差修正模型

这个示例模型系列年度加拿大通胀和利率通过使用计量经济建模师应用。示例应用程序执行以下操作:

  1. 测试每个原始系列固定。

  2. 协整检验,并确定Johansen协整形式是否存在协整。

  3. 适合几个完成向量纠错(VEC)模型,并选择最好的一个,吝啬的健康。

  4. 每个剩余系列诊断。

  5. 到命令行导出选择模型。

在命令行中,例子使用了模型生成预测。

存储在数据集Data_Canada,包含年度加拿大通货膨胀和利率从1954年到1994年。

加载和数据导入到计量经济学建模者

在命令行中,加载Data_Canada.mat数据集。

负载Data_Canada

转换表数据表一个时间表:

  1. 清除一行的名字数据表。

  2. 将抽样年datetime向量。

  3. 转换表的时间表将行与采样时间日期。

DataTable.Properties。RowNames = {};日期= datetime(日期,12日31日“格式”,“yyyy”);DataTable = table2timetable(数据表,“RowTimes”、日期);

在命令行,打开计量经济学建模师应用程序。

econometricModeler

另外,打开应用程序从应用程序画廊(见计量经济学建模师)。

进口数据表为应用程序:

  1. 在计量经济学建模师选项卡,进口部分中,点击。

  2. 在导入数据对话框,在进口吗?列,选择的复选框数据表变量。

  3. 点击进口。

加拿大的利率和通货膨胀率变量出现在时间序列面板,所有系列的时间序列图中出现时间序列图(INF_C)图窗口。

所有系列的时间序列图

只有三个利率系列的阴谋INT_L,INT_M,INT_S在一起。在时间序列窗格中,单击INT_L和Ctrl点击INT_M和INT_S。然后,在情节选项卡,情节部分中,点击时间序列。时间序列图中出现时间序列(INT_L)文档。

时间序列的情节利率系列

利率系列每个出现不稳定,他们似乎向均数回归传播一起移动,换句话说,他们表现出协整。建立这些属性,这个例子进行统计检验。

进行平稳性检验

评估是否每个系列固定利率进行Phillips-Perron单位根测试。对于每一个系列,假设一个平稳AR(1)过程与漂移备择假设(你可以确认这个属性通过查看自相关和偏自相关函数图)。

关闭所有情节在右窗格中,为每个系列和执行以下过程INT_L,INT_M,INT_S。

  1. 在时间序列窗格中,单击一个系列。

  2. 在计量经济学建模师选项卡,测试部分中,点击新的测试>Phillips-Perron测试。

  3. 在页选项卡,参数的部分,数量的滞后框,输入1,在模型列表中选择自回归与漂移。

    Phillips-Perron测试参数设置

  4. 在测试部分中,点击运行测试。测试结果为选定的系列中出现页(系列)选项卡。

位置测试结果同时查看它们。

Phillips-Perron测试结果

所有的测试不能拒绝零假设,该系列包含一个单位根过程。

进行协整检验

为了创建和评估单位根的VEC模型系列,该系列需要具有协整。进行约翰森测试。因为原始系列不包含线性趋势,假设模型中唯一确定的术语是一个拦截在协整关系(H1 *约翰森形式),包括1模型中滞后的区别词。

  1. 在时间序列窗格中,单击INT_L和Ctrl点击INT_M和INT_S。

  2. 在测试部分中,点击新的测试>约翰森测试。

  3. 在江森自控选项卡,参数的部分,数量的滞后框,输入1,在模型列表中选择H1 *。

    约翰森测试参数设置

  4. 在测试部分中,点击运行测试。测试结果和阴谋的协整关系最大出现在排名江森自控选项卡。

约翰森测试结果

为每个协整计量经济学建模师进行一个独立的测试等级0到2(系列的数量- 1)。没有协整测试拒绝零假设(协整排= 0),但不能拒绝零假设协整排≤1。结论是设置VEC模型协整的等级为1。

VEC模型估计

估计3 - d VEC (p)的利率模型系列,协整1和p= 1和2。

  1. 与INT_L,INT_M,INT_S选择的时间序列窗格中,在模型部分中,点击VEC。

  2. 在VEC模型参数对话框,在约翰森形式中,选择H1 *。通过点击符合VEC(1)模型估计。

    VEC模型参数对话框设置为适合VEC(1)模型

    模型变量VEC出现在模型出现在窗格中,其价值预览面板,其评估总结出现在模型总结(VEC)文档。

  3. 重复步骤1和2的短期多项式秩序p= 2。

    VEC(1)估计,类似于变量VEC2出现在的出现模型面板,其评估总结出现在模型总结(VEC2)文档。您可以查看属性的估计模型预览点击模型的面板模型窗格。例如,单击VEC。

    对象显示VEC模型

样本选择模型与最佳的健康

评估总结模型总结(VECp)选项卡包含一个阴谋的拟合值和残差,对时间序列时间序列列表,一个标准的统计估计和推断,表和表的信息标准。

比较每个估计模型的信息标准同时通过定位评估总结文档占据左边和右边的窗格。最低的模型值最好的,吝啬的健康。

所有的评估总结占领右边窗格的四个象限

VEC(1)模型VEC生产AIC和BIC值最低。选择这个模型进行进一步分析。

检查拟合优度

VEC(1)检查以下情节的残余系列:

  • 直方图为中心,正常和异常值

  • Quantile-quantile情节,正常、偏态和尾巴

  • 自相关函数(ACF)、序列相关性

  • ACF的平方剩余系列、异方差性

这个例子中诊断残差。或者,您可以进行统计测试诊断残差。

取消模型总结(VEC2)文档通过点击在其选项卡。

在模型窗格中,单击VEC。

情节单独的残差直方图。在计量经济学建模师选项卡,诊断部分中,点击残留的诊断>残差直方图。直方图的每个剩余系列中出现直方图(VEC)文档。

每个系列剩余的直方图

每个剩余系列出现大约集中在0和大约正常。

情节单独残余quantile-quantile情节。与VEC选择的时间序列窗格中,在计量经济学建模师选项卡,诊断部分中,点击残留的诊断>剩余qq情节。Quantile-quantile块每个剩余系列中出现QQPlot (VEC)文档。

Quantile-quantile每个剩余系列的情节

剩余系列剩下略有倾斜,比正态分布有较轻的尾巴。没有解决这个例子可能偏态和光尾巴。

每个系列剩余的情节单独ACF情节。与VEC选择的时间序列窗格中,在计量经济学建模师选项卡,诊断部分中,点击残留的诊断>自相关函数。ACF块每个剩余系列中出现ACF (VEC)文档。

每个系列剩余的ACF的阴谋

残差不表现出显著的自相关。

情节单独ACF块每平方剩余系列。与VEC选择的时间序列窗格中,在计量经济学建模师选项卡,诊断部分中,点击残留的诊断>平方剩余自相关。ACF块每平方剩余系列中出现ACF (VEC) 2文档。

ACF块每平方剩余系列

每平方剩余系列具有显著的自我在早期的滞后,这表明所有系列中存在异方差性。本例中没有解决可能存在的异方差性收益。

模型导出到工作空间

工作区导出模型。

  1. 与VEC模型中选择模型窗格中,在计量经济学建模师选项卡,出口部分中,点击出口>出口变量。

  2. 在出口变量对话框中,选择选择复选框的INT_L,INT_M,INT_S。

  3. 点击出口。

的变量INT_L,INT_M,INT_S,VEC出现在工作区中。

在命令行生成预测

生成预测和近似95% VEC(1)模型的预测区间估计在接下来的五年。为了方便起见,把整个系列作为presample预测(预测丢弃所有指定presample观测所需的最终观察除外)。

Y0 = [INT_L INT_M INT_S];[YF, YFMSE] =预测(VEC 5 Y0);YFSE = cell2mat (cellfun @ (x)√诊断接头(x)”)、YFMSE UniformOutput = false));乌兰巴托= YF + 1.96 * YFSE;磅= YF - 1.96 * YFSE;datesF = DataTable.Time(结束)+ calyears (1:5);图tiledlayout (3,1)为j = 1:矢量。NumSeries nexttile h1 =情节(DataTable.Time, Y0 (:, j),颜色=[炮,炮,炮]);持有在h2 =情节(datesF、YF (:, j),“r”、线宽= 2);h3 =情节(datesF,乌兰巴托(:,j),“k——”线宽= 1.5);情节(datesF磅(:,j),“k——”线宽= 1.5);ct = [Y0, j) YF (j);Y0(结束,j)磅(j);Y0(最终,j)乌兰巴托(j);];情节([DataTable.Time(结束);datesF (1)), ct,颜色=[炮,炮,炮])传说(h1 h2 h3, VEC.SeriesNames (j),“预测”,…“预测区间”位置=“西北”)举行从结束

单独的每个系列的时间序列图和VEC(1)产生的预测模型

另请参阅

应用程序

对象

功能

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