生成Diebold 和 Yilmaz（2014）的方差分解矩阵的代码

以下是在MATLAB中生成Diebold和Yilmaz（2014）方差分解矩阵的示例代码：

% 假设你已经有一个名为data的n x m矩阵，其中n是时间点的数量，m是变量的数量 
% 首先，计算协方差矩阵 
sigma = cov(data); 

% 然后，计算条件协方差矩阵 
T = size(data,1);
cond_sigma = zeros(size(sigma));
for t = 1:T-1
    cond_sigma = cond_sigma + cov(data(t+1:end,:)-repmat(mean(data(t+1:end,:),1),T-t,1),data(1:end-t,:)-repmat(mean(data(1:end-t,:),1),T-t,1));
end
cond_sigma = cond_sigma./(T-1);

% 接下来，计算方差分解矩阵 
vd = zeros(size(sigma,1),size(sigma,1),T-1);
for t = 1:T-1
    vd(:,:,t) = (t/T)*(cond_sigma - sigma); 
end
v = sum(vd,3); % 总方差分解矩阵 

% 最后，计算百分比贡献 
pct_v = 100*v./trace(sigma); 

此代码将生成Diebold和Yilmaz（2014）的方差分解矩阵，并计算每个变量对总方差的百分比贡献。