<< VAR VAR estimations bvar >>

Grocer >> VAR estimations > becm

becm

performs bayesian error correction model estimation

CALLING SEQUENCE

rbecm=becm(nlag,tight,weight,decay,arg1,...,argn)

PARAMETERS

Input

* nlag = the lag length of the VAR

* tight = Litterman's tightness hyperparameter

* weight = Litterman's weight (matrix or scalar)

* decay = Litterman's lag decay = lag^(-decay)

* argi = an argument which can be:

  - 'jres=xx' where xx is the name of a johansen results tlist (optional: if not given, is estimated by the function)

  - 'nbr=xx' where xx is the # of cointegration vectors to keep from the johansen estimation (optional: if not given, is calculated by the function with a level equal to plevel)

  - 'plevel=xx' where xx=0.01, 0.05 or 0.1 is the significance level for the cointegrating vectors (optional: if not given, is set to 0.05; useless if the option 'nbr=xx' is used)

  - the string 'noprint' if the user doesn't want to print the results of the regression

  - 'endo=var1;var2;...;varn' or 'endo=[var1;var2;...;varn]' with vari the name of an admissible variable for explox (a real vector, a ts, a real matrix or a list of such variables)

  - the string 'dropna' if the user wants to remove the NA values from the data

  - 'stat_meth=asym' if the user wants to use asymptotic tables to determine the # of cointegration relationships instead of simulated ones obtained by bootstrap

  - 'Nboot=xx' where xx is the number of bootstrap replications in the johansen method (default =999)

  - 'st2lt' if the user wants to add the exogenous variables in the short run relation to the long run relationship

 

Output

* rbecm = a results tlist with:

  . rbecm('meth')  = 'becm'

  . rbecm('y')     = y data vector

  . rbecm('x')     = x data matrix

  . rbecm('nobs')  = # observations

  . rbecm('nvar')  = # exogenous variables

  . rbecm('neqs')  = # endogenous variables

  . rbecm('tight')  = Litterman's tightness hyperparameter

  . rbecm('decay')  = Litterman's lag decay = lag^(-decay)

  . rbecm('weight')  = Litterman's weight (matrix or scalar)

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

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

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

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

  . rbecm('yhat')  = the adjusted variables

  . rbecm('sige')  = variance of residuals with rbecm('sigu')(:,i): variance of residuals for equation # i

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

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

  . rbecm('rsqr')  = r-squared with rbecm('rsqr')(i): r-squared for equation # i

  . rbecm('rbar')  = rbar-squared with rbecm('rbar')(i): rbar-squared for equation # i

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

  . rbecm('nx') = # of x variables

  . rbecm('prescte) = a boolean indicating if there is a constant in the regressions

  . rbecm('xpxi)   = inv(x'*x)

  . rbecm('namey') = name of the y variable

  . rbecm('namex') = name of the cointegrating variables (if any)

  . rbecm('prests') = boolean indicating the presence or absence of a time series in the regression

  . rbecm('nb_coint_relat') = # of cointegration relations

  . rbecm('jres') = the result tlist from the johansen step

  . rbecm('dropna') = boolean indicating if NAs have been dropped

  . rbecm('bounds') = if there is a timeseries in the forecast, the bounds of the regression

  . rbecm('evec') = matrix of cointegrating vectors

  . rbecm('namexo_lt') = the names of the exogenous variables in the cointegration relationship

  . rbecm('nonna') = vector indicating position of non-NAs

DESCRIPTION

Performs error bayesian correction model estimation. The user can specify the names of the tlist resulting from johansen estimation, the number of cointegration relations to take into account or the significance level to use to select the number of cointegration relations, but if these parameters are not provided, the function takes default values and, if necessary, performs johansen estimation. The lags of the var models are estimated with bayesian prior given by the parameters tight, weight and decay.

EXAMPLE

load(GROCERDIR+'/data/datajpl.dat') // load Le Sage matlab data
results = becm(2,0.1,1,0.5,'endo=[illinos;indiana;kentucky;michigan;ohio;pennsyvlania;tennesse;westvirginia','exo_st=const');
 
// Example taken from function becm_d(); endogenous variables are 'illinos','indiana','kentucky','michigan',
// 'ohio','pennsyvlania','tennesse','westvirginia'; # of lags set to 2; tight, weight and decay are set to 0.1,1 and 0.5
// and there is a constant in the regressions.

AUTHOR

Eric Dubois 2002-2009

Report an issue
<< VAR VAR estimations bvar >>