MATLAB VAR工具箱使用指南：矢量自回归分析

资源摘要信息:"Matlab方差分析代码VAR工具箱由Ambrogio Cesa-Bianchi开发，是一个用于执行矢量自回归（VAR）分析的Matlab例程集合。VAR分析是一种广泛应用于时间序列数据的统计模型，可以同时估计多个时间序列数据的动态关系。VAR工具箱最新版本位于v3dot0文件夹中，使用普通最小二乘法（OLS）进行参数估算。工具箱提供了识别零短期限制的结构冲击的方法，以及零长期限制、标志限制和外部工具（代理SVAR）等高级功能。 VAR工具箱允许用户根据选定的标识，计算脉冲响应函数（IR）、预测误差方差分解（FEVD）和历史分解（HD），并且误差带是通过自举技术获得的，以提供更精确的统计推断。整个工具箱被分为六个主要类别，每个类别对应不同的功能模块，并存放在相应的文件夹中。 1. VAR文件夹包含用于VAR估计、识别、脉冲响应函数计算、预测误差方差分解和历史分解的核心代码。这些代码是VAR分析的核心，涵盖了从模型设定到结果输出的整个分析流程。 2. 统计文件夹包含用于计算摘要统计信息、移动相关性、成对相关性等的代码。这些功能可以帮助用户了解数据的基本特征和变量间的关系，为VAR模型的建立提供初步的统计分析基础。 3. 实用程序文件夹提供了一系列工具，以保证工具箱代码在用户环境中平稳运行。这可能包括环境设置、路径配置、依赖项检查等。 4. 辅助代码文件夹包含了作者从其他公共渠道借来的代码。这些代码可能包含一些辅助性的功能，或是对核心VAR分析流程的补充。 5. 每个.m文件都附有对原始源的引用，确保了代码的可追溯性和透明度，便于用户了解代码的历史和出处，也便于对代码进行验证和改进。 6. 图文件夹包含用于绘制高质量图形的代码。良好的数据可视化是数据分析的重要组成部分，这些代码可以帮助用户将复杂的数据关系以直观的方式展现出来。 7. ExportFig文件夹是Yair Altman开发的导出高质量图形的工具箱。该工具箱允许用户将Matlab生成的图形导出为多种格式，并且兼容多种平台。为了使用这个功能，用户需要在计算机上安装Ghostscript软件，这是一个可以免费获取的开源软件。 由于VAR工具箱是开源的，这意味着它对所有人开放，可以自由地用于研究和学习。这为VAR模型的学习和应用提供了一个公共平台，让更多的研究者和学生可以接触到并利用这种强大的时间序列分析方法。 此外，VAR分析在经济学、金融学、气象学等多个领域都有广泛的应用。通过VAR模型，研究者可以探索多个经济指标之间的相互作用，例如在货币政策的评估、金融市场风险分析、宏观经济波动预测等方面。VAR工具箱的开发和提供，无疑有助于推动这些领域研究的深化和应用的普及。"