Proxy-SVAR模型matlab代码

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于估计一个包含代理变量的Proxy-SVAR模型：

% 读取数据
data = readtable('data.csv');
data.Time = datetime(data.Time, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd');
data = table2timetable(data);
endog_vars = {'GDP', 'CPI'};
exog_vars = {'interest_rate'};

% 创建模型
model = varm(length(endog_vars), length(exog_vars), 2);

% 设置变量
model.SeriesNames = [endog_vars, exog_vars];
model.ExogenousSeriesNames = exog_vars;

% 估计模型
model = estimate(model, data{:, endog_vars}, 'X', data{:, exog_vars});

% 打印结果
disp(model)

在上面的代码中，我们首先读取包含GDP、CPI和利率数据的CSV文件，并将其转换为timetable格式。然后，我们指定内生变量（即endog_vars）和外生变量（即exog_vars），并使用varm类创建模型。接下来，我们设置变量，并使用estimate函数估计模型。最后，我们打印出模型的信息。

需要注意的是，Proxy-SVAR模型的实现需要更多的数据预处理和模型选择步骤，这里只是提供了一个简单的示例。