精华内容
下载资源
问答
  • stata命令:PVAR模型的STATA操作步骤
  • 广东省高新技术产业生态系统内要素关系的PVAR模型分析,李莹丹,林满,目前高新技术产业发展是社会经济增长的核心动力,且随着我国全面建设小康社会和实现现代化建设,产业化发展中资源能源的超常规利
  • 桂滇黔地区碳排放与城市化的内在关系 --基于PVAR模型的实证研究,周堃,梅林海,本文采用桂滇黔地区2000-2010年相关数据,建立PVAR模型,使用方差分解和脉冲响应函数等分析方法,在此基础上分析省域碳排放与城市化�
  • 通过建立面板向量自回归模型PVAR),以2013年第四季度至2018年第二季度的31个省级面板数据作为研究样本,对债券和股票对社会融资的区域影响的实证检验为执行。 结果表明,债券对社会融资的影响大于股票对社会融资...
  • 利用2005-2014年间上市公司的面板数据和PVAR模型,以实证检验债务,公司成长,公司股票PB,有效所得税率之间的互动关系。 pvar模型可以估计所有内生变量的动态关系,实证结果表明,增长,PB和ETR是债务的关键因素。 ...
  • 风险模型—VaR模型1

    千次阅读 2018-08-09 20:12:36
    风险模型—VaR模型 VaR,Value-at-Risk 的缩写。直译过来,便是“在险价值”或“风险价值”;明确定义的话,便是“在市场正常波动下,给定置信水平ppp,某一金融资产或资产组合在未来持有期T内可能遭受的最大损失值...

    1.VaR是什么?

      VaR,Value-at-Risk 的缩写。直译过来,便是“在险价值”或“风险价值”;明确定义的话,便是“在市场正常波动下,给定置信水平p,某一资产或资产组合在未来持有期T内可能遭受的最大损失值”,用数学的语言描述:

    PXVaR=1p,①

    其中X:该资产或资产组合在未来持有期T内的损益,为随机变量。通常VaR为正,X可正可负,正代表盈利,负代表亏损。

      例:某基金公司在2008年8月8日公布,置信水平为99%,持有期为10天的基金A的VaR为3600万元,可为以下三种等价描述:
    (1)基金A在未来10天的损失超过3600万的概率小于1%;
    (2)该基金公司以99%的概率作出保证:基金A在未来10天的损失不超过3600万;
    (3)该基金在未来的100天有1天的损失可能会超过3600万。

    2.如何求解VaR?

      根据VaR的定义(式①),我们的第一反应:找到损益X的分布函数或分布律,就可解出VaR。但是,实际运用中,我们更多的是通过收益率的分布函数或分布律来求解(至于为什么,请大家思考下)。那么收益率跟VaR的关系是什么呢?

      假设某资产或资产组合期初的市场价值为V0。预测经过未来的持有期T,期末的市场价值为VT(随机变量)。在置信水平p下,期末的市场价值最低可能为VT。通常大家觉得该VaR应表示为:

    VaR=V0VT,②

    式②称为绝对VaR。
    若以VT的期望为参照来表示:
    VaR=EVTVT,③

    式③称为相对VaR。
    又因为VT可以表示为:
    VT=V01+R,④

    其中R为未来持有期T的收益率,为随机变量。
    VT可以表示为:
    VT=V01+R,⑤

    其中R为置信水平p下,未来持有期T的最小收益率。
    代入式②、式③:
    VaR=V0R,⑥

    VaR=V0ERV0R。⑦

    那么,只要找到R的分布函数或分布律,就能求解出VaR了,具体方法见下一章。

    展开全文
  • R语言实现PVAR(面板向量自回归模型)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-05 20:16:00
    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。 ...

    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。码字不易,喜欢请点赞!!!谢谢

    使用R来实现PVAR用到的包是panelvar,panelvar的文档下载链接:

    https://cran.r-project.org/web/packages/panelvar/panelvar.pdf
    

    1.数据样式
    在这里插入图片描述
    其中Code和Date两列是面板时间序列索引。

    2.使用plm包的pdata.frame将dataframe数据转成面板dataframe

    library(plm)
    ##使用pdata.frame()函数将外部读取的数据转换为plm包可以识别的面板格式,
    ##使用index参数标记名为Code和Date的列,分别对应股票代码和时间
    pdata=pdata.frame(data,index=c("Code","Date"))
    

    3.面板数据平稳性检验

    ##使用plm包中的purtest()进行面板数据的平稳性检验。
    ##其中,参数object设定待检验变量;
    ##exo参数设定是否包含截距项(intercept)和趋势项(trend);
    ##test参数定义面板平稳性检验的方法;
    ##lags参数定义信息准则,使用“AIC”和“SIC”进行定义;
    ##pmax参数定义最大滞后期;
    purtest(object=pdata[,3],exo="intercept",test="ips",lags="AIC",pmax=10)
    

    平稳性检验结果若p值小于0.05,则表示平稳

    4.使用panelvar包的pvargmm函数进行GMM-PVAR分析以及确定最优滞后期

    library(panelvar)
    ##data参数定义数据集;
    ##dependent_vars参数定义内生变量;
    ##exog_vars参数定义外生变量;
    ##lags参数定义滞后期; 
    ##transformation参数定义GMM模型的类型,包括水平模型和差分模型(First-difference "fd" or forward orthogonal deviations "fod");
    ##steps参数定义GMM模型的估计程序,包括一步估计、两步估计和多步估计;
    ##max_instr_dependent_vars以及 max_instr_predet_vars定义GMM模型工具变量的滞后期,我们按照面板GMM的常规设置,设为99期。
    gmmlag = pvargmm(dependent_vars=c("sentiment","heat","Guba","XQ","BCI"),data=pdata,lags=5,exog_vars=c("Count","Value"),
                    transformation="fd",steps="twostep",max_instr_dependent_vars=99)
    

    注:一般VAR和SVAR都是先确定最优滞后阶数然后再进行模型模拟,但是R使用panelvar包实现PVAR时,需要先使用模型模拟,然后使用Andrews_Lu_MMSC函数计算模型拟合结果的AIC、BIC、HQIC值,从而比较不同滞后阶数的准则值来得到最优滞后阶数。

    Andrews_Lu_MMSC(gmmlag)
    

    5.模型估计结果过度识别检验

    ##原假设:工具变量是外生的。
    ##若拒绝原假设,则说明存在工具变量与扰动项相关。
    hansen_j_test(gmmlag)
    

    6.稳定性检验

    stability(gmmlag)
    

    7.脉冲响应分析

    ##使用oirf()函数进行脉冲响应分析
    oirf(gmmlag,n.ahead=10)
    
    展开全文
  • VAR模型定阶

    2021-03-20 14:02:39
    for p in range(1,11): basedata = None for i in range(p,rows): tmp_list = list(a[i,:])+list(a[i-p:i].flatten()) if basedata is None: basedata = [tmp_list] else: basedata = np.r_[basedata,[tmp_...
    for p in range(1,11):
        basedata = None
        for i in range(p,rows):
            tmp_list = list(a[i,:])+list(a[i-p:i].flatten())
            if basedata is None:
                basedata = [tmp_list]
            else:
                basedata = np.r_[basedata,[tmp_list]]
        X = np.c_[[1]*basedata.shape[0],basedata[:,cols:]]
        Y = basedata[:,0:cols]
        coefmatrix = np.matmul(np.matmul(np.linalg.inv(np.matmul(X.T,X)),X.T),Y)
        aic = np.log(np.linalg.det(np.cov(Y-np.matmul(X,coefmatrix),rowvar=False)))+2*(coefmatrix.shape[0]-1)**2*p/basedata.shape[0]
        aiclist.append(aic)
        lmlist.append(coefmatrix)
    pd.DataFrame(aiclist)
    
    展开全文
  • 结构VAR模型和图表示

    2020-12-18 23:04:57
    1.结构向量自回归VAR (p)(p)(p)模型 设平稳过程{Yt,t∈Z}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}{Yt​,t∈Z}均值为0,对任意t,有Yt=A1Yt−1+A2Yt−2+...+ApYt−p+UtY_{t}=A_{1}Y_{t-1}+A_{2}Y_{t-2}+...+A_{p}Y_{t-p}+U_{...

    1.结构向量自回归VAR (p)(p)模型

    设平稳过程{Yt,tZ}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}均值为0,对任意t,有Yt=A1Yt1+A2Yt2+...+ApYtp+UtY_{t}=A_{1}Y_{t-1}+A_{2}Y_{t-2}+...+A_{p}Y_{t-p}+U_{t}
    其中,Yt=(Y1,t,Y2,t,...,YK,t),A1,A2,...,ApY_{t}=(Y_{1,t},Y_{2,t},...,Y_{K,t}),\mathcal{A}_{1},\mathcal{A}_{2},...,\mathcal{A}_{p}k×kk\times k矩阵。Ut{U_{t}}为序列无关的随机向量序列,其数学期望E[Ut]=0E\left [ U_{t} \right ] =0,协方差矩阵Σ=E[UtUt]\Sigma =E\left [ U_{t} U_{t} ^{'} \right ],一般设UtU_{t}是多元正态随机向量。称{Yt,tZ}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}是均值为0 的p阶VAR模型。其中Yt=(Y1,t,Y2,t,...,YK,t)Y_{t}=(Y_{1,t},Y_{2,t},...,Y_{K,t})为当前变量或同期变量,称Ytu=(Y1,tu,Y2,tu,...,YK,tu),(u=1,2,...,p)Y_{t-u}=(Y_{1,t-u},Y_{2,t-u},...,Y_{K,t-u}),(u=1,2,...,p)为滞后变量。

    2.结构VAR (p)(p)模型

    上述式子两边左乘ϕ0\mathbb{\phi _{0}}ϕ0\mathbb{\phi _{0}}使D=ϕ0Σϕ0\mathbf{D=\phi _{0}\Sigma \phi_{0}^{'} }成为对角矩阵。ϕ0Yt=ϕ1Yt1+ϕ2Yt2+...+ϕpYtp+at\phi _{0}Y_{t}=\phi _{1}^{*}Y_{t-1}+\phi _{2}^{*}Y_{t-2}+...+\phi _{p}^{*}Y_{t-p}+a_{t} 式中,ϕi=ϕ0Ai,ϕ0Ut=at,E[atat]=D\phi _{i}^{*}=\phi _{0}A_{i},\phi _{0}U_{t}=a_{t},E\left [ a_{t}a_{t}^{'}\right] =\mathbf{D}.
    该模型更常用的一种表示形式为:Yt=(Iϕ0)Yt+ϕ1Yt1+...+ϕpYtp+atY_{t}=(I-\phi _{0})Y_{t}+\phi _{1}^{*}Y_{t-1}+...+\phi _{p}^{*}Y_{t-p}+a_{t},其中,IIk×kk\times k单位矩阵。

    3.结构VAR (p)(p)模型的条件独立图

    设平稳过程{Yt,tZ}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}为结构VAR (p)(p)模型,图G=(V,E)G=(V,E)的顶点集VVYt,Yt1,...,YtpY_{t}, Y_{t-1},...,Y_{t-p}的分量组成。两个顶点Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}之间没有边相连当且仅当在给定除Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}外的所有其他变量的条件下Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}是条件独立的。假设结构VAR (p)(p)模型中ata_{t}是多元正态随机向量,则条件独立表示条件偏自相关系数为0,即ρ(Yi,tu,Yj,tvYk,tω)=Whl/WhhWll=0\rho(Y_{i,t-u},Y_{j,t-v}|{Y_{k,t-\omega}})=-W_{hl}/\sqrt{W_{hh}W_{ll}}=0
    Yk,tω{Y_{k,t-\omega}}表示除Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}外所有到滞后阶数pp的变量集合;hhll分别表示变量Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}在矩阵WWΣY\Sigma _{Y}中的标号,且W=ΣY1W=\Sigma _{Y}^{-1}ΣY\Sigma _{Y}为图G中所有变量合集的协方差矩阵。则图G为结构VAR (p)(p)模型的条件独立图。

    4.结构VAR (p)(p)模型的有向非循环图

    设平稳过程{Yt,tZ}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}为结构VAR (p)(p)模型,图G=(V,E)G=(V,E)的顶点集VVYt,Yt1,...,YtpY_{t}, Y_{t-1},...,Y_{t-p}的分量组成。存在从Yi,tuY_{i,t-u}Yj,tvY_{j,t-v}的有向边当且仅当下面两个条件之一成立:
    (1)0<uvp0< u-v\le p,矩阵ϕuv\phi _{u-v}^{*}的第j行第i列元素不为0;
    (2)u=v,iju=v,i\ne j,矩阵(Iϕ0)(I-\phi _{0})的第j行第i列元素不为0。
    则称图G为结构VAR (p)(p)模型的有向非循环图。

    展开全文
  • 市盈率与利率、经济增长、通货膨胀率关系研究--国际视野下的PVAR分析,贾凯威,,以美国纽约证券交易所、台湾证券交易所、香港联合证券交易所、中国上海证券交易所为分析对象,以1993-2006为分析区间,采用PVAR模型
  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=9384 目录 模型与数据 估算值 预测误差脉冲响应 ...脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。...这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解...
  • R语言实现向量自回归VAR模型

    千次阅读 2019-11-07 19:37:23
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。因此,零售商报告销售强劲,经济受到...
  • R语言时变参数VAR随机模型

    千次阅读 2019-06-13 22:06:27
    时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法,用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归(VAR)的大模型空间中执行随机模型规范搜索(SMSS)。这是由于过度拟合的关注以及这些高度参数化模型中通常...
  • 论文研究-基于Copula理论的多心理帐户组合VaR模型与基金风险管理.pdf, 在Shefrin和Statman的行为投资组合和多心理帐户理论的基础上,结合Copula理论对传统的VaR计算模型...
  • 本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。 1从ARMA-GARCH进程模拟(log-return)数据 我们考虑使用\(t \)分布式创新的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)...
  • 原文http://tecdat.cn/?p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中,并在加载时自动可用。 加载包后,我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化: 对象mood_data是一个1476×12矩阵...
  • python金融正太var-协方差外部传参 一直不懂外部传参是啥玩意 然后发现python中的sys.argv,好像可以用上在这里…就不用登录本地编辑器比如Pycharm在线运行那段代码给那段代码进行传参了 用dos命令行也可以! 运行...
  • 向量自回归(VAR模型的一般缺点是,估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此,随着滞后次数的增加,每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中,减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择(SSVS...
  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22350 ...对于这种依赖关系,最简单和最流行的模型是一阶向量自回归(VAR模型,其中当前时间点的每个变量都是由前一个时间点的所有变量(包括其本身)预测的(线性..
  • 原文链接http://tecdat.cn/?p=6916 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了...VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上,这些理论强加了方程式的理论结构。假...
  • 风险控制之VaR

    千次阅读 2018-09-29 15:58:10
    什么是VaR VaR是value of risk的缩写称为风险价值,或者受险价值,指的是在一定的概率下,一个金融资产在未来一段时间内的...所以从定义出发,要确定VaR的值或者建立VaR模型,必须要确定三个系数: 持有期。...
  • matlab 在险价值 VaR 的计算

    千次阅读 多人点赞 2019-04-17 12:13:26
    matlab 在险价值 VaR 的计算 matlab 在险价值 VaR 的计算 VaR 模型 数据获取 历史模拟法 蒙特卡罗模拟法 参数模型法 ...VaR 模型 Value at Risk 在险价值...Prob(ΔpVaR)=1−αProb(\Delta p \le VaR) = 1 - \alp...
  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列:具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列...现在,我们可以计算所有年份的三个不同平稳性检验的p值 for(y in 1955:2013){ Temp[which(...
  • 自回归模型

    2021-05-11 20:28:01
    近段时间在论文里经常见到一些学者用自回归模型(Auto-regression)生成...x_t=c_t+\varphi_1 x_{t-1}+\varphi_2 x_{t-2}+\dots+\varphi_p x_{t-p}+\varepsilon_t xt​=ct​+φ1​xt−1​+φ2​xt−2​+⋯+φp​xt−
  • 风险价值VaR

    千次阅读 2018-10-19 00:28:51
    因为讨厌复杂的数学模型,J.P. Morgan在1990年代的CEO Dennis Weatherstone要求下属在每天下午4:15分之前交给他一份一页纸的、简单易懂的报告,以说明公司的资产(包括股票、债券以及金融衍生品)在下一个交易日内...
  • 向量自回归模型

    万次阅读 2018-08-04 12:30:23
    **VAR**:多方程联立形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而...对一个VAR模型做出分析,通常是观察系统的脉冲响应函数和方差分解。 VAR(p)模型结构:Yt=C+Φ1Yt−1+Φ...
  • <div><p>threelayer中使用loader加载gltf模型后,使用threejs中方法播放动画,没有效果。请问怎么播放模型中的动画呢。另外怎么给gltf模型添加bloom泛光效果呢?泛光对gltf模型没有效果 var mixer...
  • gltf模型以文件夹形式存放,内部有纹理图片文件夹和gltf文件,gltf文件以相对路径请求该文件夹下的资源。 注意存放路径 cesium使用时,可以使用entity和Cesium.Model.fromGltf 建议使用前者 1....
  • VAR模型针对的是平稳性序列,如果是非平稳性的 ,实质上则进行的是Johansen协整检验。 2. 步骤: 先做平稳性检验。unit root test 如果不平稳,则先转化成平稳的(可采用差分,或者取对数等)。 若平稳,则...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 524
精华内容 209
关键字:

pvar模型