VAR模型 Matlab代码

以下是一个简单的VAR模型的Matlab代码示例：

% 创建一个包含两个时间序列的数据集
data = [randn(100,1) randn(100,1)];

% 定义 VAR 模型的阶数
p = 2;

% 拟合 VAR 模型
mdl = varm(p,2);
mdl = estimate(mdl,data);

% 预测未来5个时间步长
yF = forecast(mdl,data,5);

% 绘制原始数据和预测数据
figure;
plot(data(:,1),'b');
hold on;
plot([nan(p,1);yF(:,1)],'r');
legend('原始数据','预测数据');

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两个时间序列的数据集。然后，我们定义了VAR模型的阶数为2，并用数据拟合了VAR模型。最后，我们使用forecast函数预测未来5个时间步长，并绘制了原始数据和预测数据。

相关问题

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');

% 计算差分
diff_data = diff(data);

% 拟合VAR模型
lags = 2; % 设定滞后阶数
mdl = varm(size(data, 2), lags); % 建立VAR模型对象
mdl = estimate(mdl, diff_data); % 估计VAR模型参数

% 预测
num_pred = 10; % 设定预测步数
[forecast_data, forecast_var] = forecast(mdl, diff_data(end-lags+1:end,:), num_pred); % 预测

% 反差分
forecast_data = cumsum([data(end,:); forecast_data]); % 将预测结果反差分

% 绘图
figure;
plot(data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(forecast_data, 'r', 'LineWidth', 1.5);
legend('原始数据', '预测数据');

这个示例代码假设数据存储在一个名为"data.xlsx"的Excel文件中，并且数据包含多个时间序列。代码将数据差分（以消除非平稳性），然后拟合一个VAR模型（使用2个滞后阶数）。然后，代码预测未来10个步骤，并将预测结果反差分。最后，代码绘制原始数据和预测数据的图形。

tvpvar模型matlab代码

TVPVAR模型是一种具有时间变化参数的向量自回归模型，可以用于预测和解释时间序列数据。其MATLAB代码如下：

function [B, sigma, Y, loglike, Ht] = tvpvar(Y, p, S, ng, T, prior)
% Y: 时间序列数据，每一列为一个变量
% p: VAR模型滞后阶数
% S: 时间分割点，S(k)为第k个时间段结束时间序列下标，S(1)=0，S(end)=T。
% ng: TVPVAR模型中参数B和sigma的潜在维数
% T: 时间序列长度
% prior: 先验分布类型
% B: 可变参数矩阵
% sigma: 可变参数矩阵
% Y: Y指T个时间步长对应的ng个潜在参数时刻的数据投影。（根据样子）
% loglike: 对数似然
% Ht: 隐含变量

% 获得TVPVAR模型参数
[B, sigma, Ht, loglike] = ksc_tvpvar(Y, p, S, ng, T, prior);

% 计算T步预测
Y = zeros(T, ng);
for t = 1:T
Y(t, :) = reshape(B(:, :, t), 1, []);
end

% 计算Ht
Ht = kron(eye(T), sigma);

end

其中，ksc_tvpvar为实现TVPVAR模型的函数，通过最大化对数似然估计可变参数矩阵B和sigma。该函数的输入参数和输出结果与上述函数相同，不再赘述。