Statsmodels：vector_ar 和 IRAnalysis

Question

我正在嘗試使用 statsmodels.tsa 估計 -1 標准偏差沖擊對 3 維 VAR 的脈沖響應函數，但是我目前在設置沖擊幅度時遇到問題。

這給了我 1 sd 沖擊的 IRF，默認值：

import numpy as np
import statsmodels.tsa as sm
model = sm.vector_ar.var_model.VAR(endog = data)
fitted = model.fit()
shock= -1*fitted.sigma_u
irf = sm.vector_ar.irf.IRAnalysis(model = fitted)

function IRAnalysis 接受一個參數 P，一個設置沖擊的上對角矩陣，我在查看源代碼時發現了這個。 但是，如下所示輸入 P 似乎沒有做任何事情。

irf = statsmodels.tsa.vector_ar.irf.IRAnalysis(model = fitted, P = -np.linalg.cholesky(model.fitted_U))

我真的很感激一些幫助。 提前致謝。

Answer 1

我有同樣的問題，終於找到了對我有用的東西。

我沒有明確使用 IRAnalysis，而是發現將 VAR model 轉換為其 MA 表示是調整沖擊大小的最佳方法。

from statsmodels.tsa.vector_ar.irf import IRAnalysis
J = fitted.ma_rep(T)
J = shock*np.array(J)

這將為您提供 T 周期的 irfs 的 output。

我還想要我的圖上的標准誤差帶，所以我也做了類似於那個特定的 function 的事情。

G, H = fitted.irf_errband_mc(orth=False, repl=1000, steps=T, signif=0.05, seed=None, burn=100, cum=False)

希望這可以幫助