<< Hetero_TVP_VAR_stdresid VAR estimations becm >>

Grocer >> VAR estimations > VAR

VAR

estimates a VAR model

CALLING SEQUENCE

rvar=VAR(p,arg1,...argn)

PARAMETERS

Input

* p = the lag length of the VAR

* argi = an argument which can be:

  - '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)

  - 'exo=[var1;var2; ... ;varn]' or 'exo=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 'noprint' if the user doesn't want to print the results of the regression

  - the string 'nocte' if the user doesn't want a constant in the regression

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

 

Output

* rvar = a results tlist with:

  . rvar('meth')  = 'var'

  . rvar('yall')     = y data vector agged data included

  . rvar('y')     = y data vector

  . rvar('x')     = x data matrix

  . rvar('nobs')  = # observations

  . rvar('nvar')  = # exogenous variables

  . rvar('neqs')  = # endogenous variables

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

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

  . rvar('nx') = # of x variables

  . rvar('namex') = name of the x variables (if any)

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

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

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

DESCRIPTION

Estimates a VAR of order p on endogenous variables, with the eventual presence of exogenous variables and, by default, displays on screen the estimation results.

EXAMPLE

load(GROCERDIR+'/data/lutk1.dat')
 
bounds('1960q4','1978q4')
results=VAR(2,'endo=delts(log(rfa_inv));delts(log(rfa_inc));delts(log(rfa_cons))')
// Example taken from function var_d1() estimate a var model, taken from Lütkepohl's book "Introduction to multiple time series analysis",
// with three endogenous variables (the differentiated logarithm of investment, GDP and consumption) with 2 lags and no exogenous variables.

AUTHOR

Eric Dubois 2002-2007

Report an issue
<< Hetero_TVP_VAR_stdresid VAR estimations becm >>