为我写一个包括6个变量的可用matlab运行的svar模型
时间: 2023-06-27 19:04:19 浏览: 60
好的,以下是一个包括6个变量的svar模型的matlab代码:
```matlab
% 6个变量的svar模型
clear all;
close all;
% 导入数据(假设数据以csv格式存储在data.csv文件中)
data = readmatrix('data.csv');
% 变量个数
n = 6;
% 时间序列长度
T = length(data);
% 定义变量名称
varnames = {'变量1','变量2','变量3','变量4','变量5','变量6'};
% 绘制时间序列图
figure();
for i = 1:n
subplot(n,1,i);
plot(data(:,i));
ylabel(varnames{i});
end
% 构建svar模型
p = 2; % 滞后阶数
X = zeros(T-p,n*p); % 自变量矩阵
Y = data(p+1:end,:); % 因变量矩阵
for i = 1:T-p
X(i,:) = reshape(data(i:i+p-1,:),1,n*p);
end
b = inv(X'*X)*X'*Y; % 系数矩阵
% 估计方差协方差矩阵
e = Y - X*b; % 残差矩阵
Sigma = e'*e/(T-p-n*p); % 方差协方差矩阵
% 绘制因果关系图
figure();
imagesc(abs(b));
colorbar;
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('因果关系图');
% 估计冲击响应函数
h = 20; % 冲击响应函数长度
IRF = zeros(n,n,h); % 冲击响应函数矩阵
for t = 1:h
for i = 1:n
e = zeros(1,n);
e(i) = 1;
for j = 1:t-1
e = [zeros(1,n) e(1:end-n)];
end
IRF(:,i,t) = b'*e';
end
end
% 绘制冲击响应函数图
figure();
for i = 1:n
for j = 1:n
subplot(n,n,(i-1)*n+j);
plot(squeeze(IRF(i,j,:)));
xlabel('时间');
ylabel(['$\Delta$' varnames{j} '对$\epsilon$' varnames{i} '的冲击响应'],'Interpreter','latex');
end
end
```
请注意,此代码假设数据以csv格式存储在名为"data.csv"的文件中,变量名称存在一个名为"varnames"的字符串数组中。你可以根据自己的数据和变量名称进行相应的更改。