蒙特卡罗模拟预测VAR模型
此示例演示如何通过模拟预测风险值模型。
模拟使您能够基于模型生成时间序列的模拟。如果您有一个值得信赖的VAR模型对象，那么可以将这些模拟用作示例预测。
模拟requires:
模型(
EstMdl以下内容）预测的时段数(
numobs以下内容）
模拟可选服用：
外生数据系列
预采样时间序列(
Y（结束-3:结束，：）以下内容）条件模拟的未来样本响应
要模拟的实现或路径的数目(
2000年以下内容）
装载数据使用模型数据集。这个例子使用了两个时间序列：实际GDP的对数和实际3个月的T-bill率，两者相差都是近似平稳的。为了举例说明，VAR（4）模型描述了时间序列。
负载数据使用模型DEF=日志(数据表.CPIAUCSL)；GDP=对数(数据表.GDP)；rGDP=差异（GDP-DEF）；%实际GDP是GDP-通货紧缩TB3=0.01*数据表.TB3MS；dDEF=4*diff（DEF）；%缩放rTB3=TB3（2:结束）-dDEF；%实际利息缩水Y=[rGDP，rTB3]；
符合VAR（4）模型规范。
Mdl=varm（2,4）；Mdl.SeriesNames系列= {'转化后的实际GDP','已转换的实际3个月期国库券利率'}；EstMdl=估计值（Mdl，Y）；
定义预测范围。
numobs=21；FDates=dateshift(数据表时间（结束），'结束','季度',1:numobs);
模拟模型numobssteps ahead, and generate 2000 paths. Specify presample observations from the end of the data.
rng(1);%再现性Ysim=模拟（EstMdl，numobs，'Y0'，Y（结束-3:结束，：），'毫帕'2000年）；
Calculate the mean and standard deviation of the simulated series:
Ymean=平均值（Ysim，3）；%计算平均值Ystd=std（Ysim，0,3）；%计算标准偏差
绘制模拟序列的平均值±1标准偏差：
图：子地块（2,1,1）图(数据表时间（结束-10:结束），Y（结束-10:结束，1），“k”)hold('打开')情节([数据表时间（结束）FDates，[Y（结束，1）；Ymean（：，1）]，“r”)情节([数据表时间（结束）FDates]，[Y（结束，1）；Ymean（：，1）]+[0；Ystd（：，1）]，“b”)情节([数据表时间（结束）FDates]，[Y（结束，1）；Ymean（：，1）]-[0；Ystd（：，1）]，“b”)标题('转化后的实际GDP')子地块（2,1,2）图(数据表时间（结束-10：结束），Y（结束-10：结束，2），“k”)hold('打开')情节([数据表时间（结束）FDates，[Y（结束，2）；Ymean（：，2）]，“r”)情节([数据表时间（结束）FDates]，[Y（结束，2）；Ymean（：，2）]+[0；Ystd（：，2）]，“b”)情节([数据表时间（结束）FDates]，[Y（结束，2）；Ymean（：，2）]-[0；Ystd（：，2）]，“b”)标题('已转换的实际3个月期国库券利率')
另见
物体
功能
Related Topics
