MATLAB实现外部乐器估计向量自回归模型的稳健置信集

资源摘要信息:"Matlab自相关代码-varexternal包，主要用于估计向量自回归模型（VAR）并运用外部工具变量进行识别。该工具包基于Montiel Olea、Stock和Watson的研究成果，它提供了实现增量法和安德森-鲁宾置信集等方法来构建脉冲响应函数的置信区间。这些置信区间对于弱工具变量是稳健的。代码包还包含了一个改进的Wald检验，用于解决弱工具变量问题。该工具包目前不支持引导程序（bootstrap）。此代码包是开源的，可以通过R语言的devtools包进行安装，具体来源为GitHub上的varexternal库。" 知识点详细说明： 1. 向量自回归模型（VAR）： 向量自回归是时间序列分析中的一种多变量线性模型，用于捕捉多个时间序列数据之间的动态关系。VAR模型能够同时描述多个时间序列之间的内生性，即一个变量的过去值能够解释其自身和其它变量的当前值。 2. 外部工具变量（Instrumental Variables）： 在经济学和统计学中，外部工具变量是指那些与模型中的内生解释变量相关，但与模型的误差项无关的变量。它们被用来解决模型中潜在的内生性问题，即变量之间可能存在的双向因果关系或遗漏变量问题。 3. 置信区间（Confidence Interval）： 置信区间是统计学中估计参数的一个区间范围，该区间以一定的概率包含参数的真实值。在VAR模型中，脉冲响应函数的置信区间用于衡量对模型参数估计的不确定性。 4. 增量法（Incremental Method）和安德森-鲁宾置信集（Anderson-Rubin Confidence Set）： 增量法和安德森-鲁宾置信集是构建置信区间的两种不同方法。增量法通过逐步增加数据量来估计参数的变化。安德森-鲁宾置信集是一种基于统计假设检验的方法，用来确定在给定的置信水平下参数的真实值是否位于某一区间内。 5. 弱工具变量问题（Weak Instrument Problem）： 在回归分析中，弱工具变量是指与内生解释变量相关性很弱的工具变量，这会导致估计量的方差增大，从而影响统计推断的准确性。针对弱工具变量的稳健置信区间有助于缓解这一问题。 6. Wald检验（Wald Test）： Wald检验是一种用于检验参数限制是否成立的统计检验方法。在VAR模型中，它通常用来检验模型参数是否等于零或者两个参数是否相等。 7. R语言与开源项目： R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。开源项目指的是其源代码对所有人公开，任何人都可以使用、修改和分发这些代码。开源项目促进了学术研究和实际应用中的协作与创新。 8. GitHub和devtools包： GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，提供了代码托管、版本控制、协作等功能。devtools是R语言中的一个包，用于安装和加载R开发中使用的各种工具，包括从GitHub上安装包的功能。 通过了解这些知识点，可以更好地利用Matlab自相关代码-varexternal包进行统计分析和模型估计，特别是对于那些需要处理时间序列数据并使用外部工具变量进行识别的情况。