全球风险增长复制文件的MATLAB OLS回归实现

该代码已在MATLAB R2017a和R2019a版本上进行测试，并且通过执行脚本gar_replication.m可生成论文中表4至表6的数据。生成的表格将以CSV文件形式存储在项目的‘tables’目录下。数据集包含于2019年6月从多个权威机构下载的信息，包括经合组织数据库、国际货币基金组织、圣路易斯联储和BIS数据库等，此外还从政策不确定性网站获取了多个国家的经济政策不确定性（EPU）指数数据。资源中还包含一个名为rq.m的函数，用于计算分位数回归，该函数源自Adrian等人在2019年的研究。本项目为开源系统，旨在促进研究和分析的透明度和复现性。" 知识点详细说明: 1. OLS回归（普通最小二乘回归）: OLS是一种基本的线性回归分析方法，用于估计两个或两个以上变量之间的关系。在经济学和金融学研究中，OLS回归常用于估计影响经济变量的因素，并预测未来趋势。 2. MATLAB编程: MATLAB是一种高级编程语言和环境，主要用于数值计算、算法开发、数据可视化和数据分析等。此代码库即为MATLAB语言编写的，用于执行复杂的统计分析和数据处理任务。 3. 回测全球风险增长（Global Growth-at-Risk）: 这是指运用历史数据对未来经济风险进行评估和预测的过程，涉及对历史数据的统计建模和分析，以推断未来可能出现的经济增长情况的概率分布。 4. SSRN（Social Science Research Network）: SSRN是一个电子数据库，用于传播和存档学术论文，尤其是社会科学研究领域的文献。在此项目中，代码与论文均能在SSRN平台上获得。 5. 经合组织数据库、国际货币基金组织、圣路易斯联储和BIS数据库: 这些数据库提供大量的宏观经济数据、金融数据和国际交易数据。研究者常利用这些数据来进行国际经济分析和预测模型的构建。 6. 政策不确定性指数（Economic Policy Uncertainty, EPU）: 政策不确定性指数是由研究者提出的一种衡量政策变化给经济带来的不确定性影响的指标，广泛用于金融风险评估和宏观经济分析。 7. 分位数回归: 分位数回归是一种回归技术，用于预测数据的某个分位数而不是平均值。在金融风险评估和经济研究中，分位数回归可用于构建对极端事件更为敏感的风险模型。 8. 开源系统: 开源项目意味着允许任何人查看、修改和共享源代码，提高了研究工作的透明度和可复现性。这对于学术研究和工业界来说都是一个重要的进步，能够促进知识共享和技术发展。 9. 数据可视化与CSV格式: CSV（逗号分隔值）是一种常用的文本文件格式，用于存储表格数据。在数据分析和科学计算中，CSV文件常用作存储和交换数据的格式。数据可视化则是将数据分析结果用图表、图形等形式表现出来，帮助研究者更直观地理解数据。 在进行研究或分析时，使用者需要具备一定的MATLAB操作能力和统计分析知识，了解所使用数据的来源和特性，以及熟悉OLS回归模型和分位数回归方法的应用。此外，还需注意版权和数据使用相关的法律法规，以及引用正确的方法和数据来源。