var模型matlab代码

以下是一个简单的var模型的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 定义VAR模型参数
p = 2; % 滞后阶数
n = size(data, 2); % 变量个数
T = size(data, 1); % 样本数

% 构建VAR模型
Y = data(p+1:end, :); % 因变量矩阵
X = zeros(T-p, n*p); % 自变量矩阵
for i = 1:p
    X(:, (i-1)*n+1:i*n) = data(p-i+1:end-i, :);
end

% 估计VAR模型参数
B = inv(X'*X)*X'*Y; % 系数矩阵

% 模型诊断
u = Y - X*B; % 残差矩阵
Sigma = u'*u/(T-p-n*p); % 残差协方差矩阵

% Granger因果检验
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i ~= j
            [~, pval] = grangercause(data(:, [i,j]), p, 0.05);
            if pval < 0.05
                fprintf('变量%d对变量%d有Granger因果关系。\n', i, j);
            else
                fprintf('变量%d对变量%d没有Granger因果关系。\n', i, j);
            end
        end
    end
end

注意，这只是一个简单的VAR模型示例，实际应用中需要根据数据和问题进行调整和优化。