使用过滤器模拟响应

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说明之间的关系模拟而且过滤器通过估计Johansen丹麦数据集中四个响应序列的四维VAR(2)模型。将拟合的模型和历史数据作为初始值，模拟单路径响应，然后使用相同的预采样响应，通过估计模型筛选随机的高斯扰动集。

加载约翰森的丹麦经济数据。

负载Data_JDanish

变量说明请输入描述．

创建默认的4-D VAR(2)模型。

Mdl = varm(4,2);Mdl。SeriesNames = datatitable . properties . variablenames;

使用整个数据集估计VAR(2)模型。

EstMdl =估计(Mdl, datatitable . variables);

的结果时模拟而且过滤器，采取这些行动是很重要的。

设置默认的随机种子。通过将估计的模型传递给模拟．指定整个数据集作为预示例。

rng (“默认”) YSim =模拟(EstMdl,100,Y0= datatitable . variables);

YSim是模拟响应的100 × 4矩阵。列对应于变量的列数据．

设置默认的随机种子。从标准高斯分布模拟4个系列的100个观测值。

rng (“默认”) Z = randn(100,4);

通过估计模型对高斯值进行滤波。指定整个数据集作为预示例。

YFilter = filter(EstMdl,Z,Y0= datatitable . variables);

YFilter是模拟响应的100 × 4矩阵。列对应于数据中变量的列数据．在过滤干扰之前，过滤器尺度Z中模型协方差的下三角Cholesky因子EstMdl。协方差．

比较两者的结果反应过滤器而且模拟．

(YSim - YFilter)'*(YSim - YFilter)

ans =4×40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

结果是相同的。

另请参阅