向量自回归模型 matlab

MATLAB中的向量自回归模型（VAR）可以使用圆点表示法来调整模型属性。例如，您可以创建一个VAR(2)模型，其中自回归系数矩阵归因于Phi1的第二个滞后项，将第一个滞后系数指定为零矩阵，并将所有其他项视为等于Mdl。这可以通过以下代码实现：

M2R = Phi.

VAR模型在20世纪80年代变得流行起来，因为传统的联立方程模型在样本外的数据预测能力较弱。VAR模型的简化版本并不唯一，并且不包含变量之间的当期影响。然而，经济学家试图将结构重新纳入VAR模型，并考虑变量之间的当期影响。结构VAR模型的设定可以根据需要进行调整。\[1\]\[2\]

在使用VAR模型之前，您可能需要对数据进行单位根检验。如果单位根检验未通过，您可以尝试对数据进行对数处理或先对数后差分处理。如果数据通过单位根检验，您可以进行SVAR模型的建模。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/121419615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [结构向量自回归（SVAR）模型（二）：操作步骤与结果解读](https://blog.csdn.net/weixin_42299131/article/details/116075640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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