<< tvpvar_prior0 VAR estimations vare >>

Grocer >> VAR estimations > var1

var1

estimates a VAR model (low level)

CALLING SEQUENCE

rvar=var1(y,nlag,x,nocte)

PARAMETERS

Input

* y = an (nobs x neqs) matrix of y-vectors

* nlag = the lag length

* x = optional matrix of variables (nobs x nx)

* nocte = 'nocte' if the user doesn't want a constant in the model

 

Output

* rvar = a results tlist with:

  . rvar('meth')  = 'var'

  . rvar('y')     = y data vector

  . rvar('x')     = x data matrix

  . rvar('nobs')  = # observations

  . rvar('nvar')  = # exogenous variables

  . rvar('neqs')  = # endogenous variables

  . rvar('nlag')  = # lags

  . rvar('resid') = residuals, with rvar('resid')(:,i): residuals for equation # i

  . rvar('beta')  = bhat, with rvar('beta')(:,i): coefficients for equation # i

  . rvar('rsqr')  = rsquared, with rvar('rsqr')(i) : rsquared for equation # i

  . rvar('overallf') = F-stat for the nullity of coefficients other than the constant

with: rvar('overallf')(i): F-stat for equation # i

  . rvar('pvaluef') = their significance level with: rvar('pvaluef')(i): significance level for equation # i

  . rvar('rbar')  = rbar-squared

  . rvar('sigu')  = sums of squared residuals with rvar('sigu')(:,i): sum of squared residuals for equation # i

  . rvar('ser')   = standard errors of the regression with rvar('ser')(i): standard error for equation # i

  . rvar('tstat') = t-stats, with rvar('tstat')(:,i): t-stat for equation # i

  . rvar('pvalue')= pvalue of the betas, with rvar('pvalue')(:,i): p-value for equation # i

  . rvar('dw')    = Durbin-Watson Statistic, with: rvar('dw')(i): DW for equation # i

  . rvar('condindex') = multicolinearity cond index, with rvar('condindex')(i): cond index for equation # i

  . rvar('boxq') = Box Q-stat, with rvar('boxq')(i): Box Q-stat for equation # i

  . rvar('ftest') = matrix of causality tests of each variable (in column) in each equation (in row)

  . rvar('fvalues') = the corresponding p-values

  . rvar('sigma') = (neqs x neqs) var-covar matrix of the regression

  . rvar('aic') = Akaïke information criterion

  . rvar('bic') = Schwartz information criterion

  . rvar('hq') = Hannan-Quinn information criterion

  . rvar('xpxi') = inv(X'X)

  . rvar('prescte') = boolean indicating the presence or absence of a constant in the regression

DESCRIPTION

Estimates a VAR of order p on endogenous variables, with the eventual presence of exogenous variables. Contrary to var, do not display on screen the estimation results. Endogenous and exogenous variables must already be in a matrix form.

EXAMPLE

load(GROCERDIR+'/data/lutk1.dat')
bounds()
dy=explone(['delts(log(rfa_inv))';'delts(log(rfa_inc))';'delts(log(rfa_cons))'])
rvar=var1(dy,2,[])
// a var with constant and 2 lags
y=explone(['log(rfa_inv)';'log(rfa_inc)';'log(rfa_cons)')
trend=[1:size(y,1)]'
rvar=var1(y,2,trend)
 // a var with trend and constant and 2 lags

AUTHOR

Eric Dubois 2002

Report an issue
<< tvpvar_prior0 VAR estimations vare >>