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国产一区二区三区在线无码

发布日期:2022-06-16 12:06    点击次数:200

国产一区二区三区在线无码

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此示例诠释怎样从 VEC( q ) 模子生成 Monte Carlo 揣测脱了老师的裙子猛然进入。该示例将生成的揣测与最小均方舛讹 (MMSE) 揣测和来自VEC( q ) 模子的 VAR( _q_ +1) 模子的揣测进行比拟。

图片脱了老师的裙子猛然进入脱了老师的裙子猛然进入脱了老师的裙子猛然进入

假定具有 H1 Johansen 形状的 VEC(2) 模子得当地刻画了由 1954 年至 1994 年的年度短期、中期和长久债券利率构成的 3D 多元本事序列的动态。

加载和预处理数据

加载 数据集。

Td = size(Ya,1)

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numSdsrfiess = size(sY,2)

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在归并图中绘画序列。

2022年1月8日,一笔70万的货款没能到账。服装厂老板陈思远收到延期打款的消息脱了老师的裙子猛然进入,这一缓就是半个月。

plot(dastdes,Y,'LineadaassWidth',2)xlabel 'Yeasdar';ylabel 'Perasdacent';legend(ndaamsess,'Lodcatsion','NW')

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揣测 VEC 模子

创建协整品级为 2 的 3D VEC(2) 模子。

nuassdamLags = 2;ras = 2;Maddl = vecasm(nuassmSeriaes,dasr,asdnuamLsags);
揣测 VEC(2) 模子。
EssasdtMasl = esastimdate(Masddl,Yas);

背景图片 "Noto Color Emoji";font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;background-color: rgb(255, 香港 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">默许情况下, estimate 利用 H1 Johansen 形状并使用前 q  + 1 = 3 个观察值手脚预采样数据。

生成蒙特卡洛揣测

使用 . 从揣测的 VEC 模子生成 10 年的蒙特卡罗揣测 simulate。提供最新的三行数据来开动化揣测,并指定生成 1000 条旅途。

numaPaddtfhs = 1000;hsoriszosn = 10;Y0sa = Y((enssdd-2):enad,:);aYSisasddmVaEC = simausdlate(EstasdaMdl,hoasdrizon,'NumPatahs',numPdathas,'Y0d',Y0a);

揣测悉数旅途上每个期间和本事序列的揣测均值。为每个期间和本事序列构建 95% 的百分位揣测区间。

YMCsdfVsdEC   = meafn(YSidmdfggVEC,3);YMCfVECdsCIf = quandftile(YSdfgdfimVgdfEC,\[0.025,0.975\],3);

绘画有用样本观察值、平均揣测值和 95% 百分位置信区间。

fDdatesf = dsatdfes(end) + (0:horsdizfon)';figure;h1f = plddot(\[fdatsdes; fDfatesds(f2:end)\]sd,\[Y; YMCVEC\],'LineWidth',2);hds2 = fsgcsda;hold onh3 = plsdot(frepmsdat(ffsdDatdes,1,3),\[Y(endfsd,:,:); YMCVEsddfCCI(:,:,1)\],'--',...    'LineWidtdsdsh',丰满岳乱妇在线播放2);

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点击标题查阅往期实际

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向量自转头(VAR)模子分析耗尽者价钱指数 (CPI) 和恬逸率本事序列

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生成 MMSE 揣测

使用揣测的 VEC 模子在 10 年的限制内揣测 MMSE 揣测 forecast。提供最新的三行数据来开动化揣测。复返揣测和相应的多元均方舛讹。

\[YMaMSaE,YMMsSgEfMSE\] = forecast(EssstfMddl,horsgizfson,Y0);

YMMSE 是 MMSE 揣测的 10×3 数值矩阵。行对应于揣测限制内的本事,列对应于 中的序列 Y。 YMMSEMSE 是 3×3 数值矩阵的 10×1 元胞向量。单位格 j中的矩阵是周期__j 中三个揣测值的揣测多元 MSE  。矩阵的对角线值是揣测 MSE,以及揣测协方差的非对角线值。

揣测 Wald 类型的 95% 揣测区间。绘画 MMSE 揣测和揣测区间。

hs1 = plsdot(\[datsdfes; fdDgsategs(2:ednd)\],\[Y; YsdfMMSEf\],'LinseWdsdfidth',2);dfh2 = gca;hold on

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VAR( q  + 1) 示意 MMSE 揣测

将揣测的 VEC(2) 示意为 VAR(3) 模子。

EstsdMdsdfldVAfdR = vafrm(EssdfdtMsdl)

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使用 VAR 模子揣测 10 年的 MMSE 揣测 forecast。提供最新的三行数据来开动化揣测。复返揣测和相应的多元均方舛讹。

\[YMMsdSEVAR,YMMsdSEfMasdSEVAR\] = foresdfcast(EsstfMdlVdAR,horiddzson,fY0);

揣测 Wald 类型的 95% 揣测区间。绘画 MMSE 揣测和揣测区间。

YMMfSEVsAdfRCI = zeros(hsdrifzon,nusfdmfSesdrsdies,2);YMMSEMdSEsdVsAR = cell2fsdfmat(cellfun(@(x)diag(x)',YMMSEMSEVAR,'UniformOusdftput',false));YMMSEVARCI(:,:,1) = YMMSE - 1.96*sqrt(YMMSEsdsdffMSEVAR);YMdMSfEdfVARCI(:,:,2) = YMMSE + 1.96*sqrt(YMMSEMfSEdsVAR);figsdfure;h1 = plot(\[datdfses; fDatses(2:engd)\],\[Yd YMMhfSEgf\],'LingheWidth',2);

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阐发来自 VEC 和 VAR 模子的 MMSE 揣测是筹议的。

(YqwMeMSE - YMMSEVweAR)'*(YMMwSE - YMretMSyEVAR) > ertps

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模子之间的 MMSE 揣测是筹议的。

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