<< becm VAR estimations bvar1 >>

Grocer >> VAR estimations > bvar

bvar

performs bayesian VAR estimation

CALLING SEQUENCE

rbvar=bvar(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:

  - 'endo=[var1;var2; ... ;varn]' or 'endo=var1;var2; ... ;varn' with vari the name of an admissible variable for explone (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 explone (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 'dropna' if the user wants to remove the NA values from the data

 

Output

* rbvar = a results tlist with:

  . rbvar('meth')  = 'bvar'

  . rbvar('y')     = y data vector

  . rbvar('x')     = x data matrix

  . rbvar('nvar')  = # exogenous variables

  . rbvar('nobs')  = # observations

  . rbvar('neqs')  = # endogenous variables

  . rbvar('nlag')  = # lags

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

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

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

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

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

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

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

  . rbvar('yhat') = yhat, with rbvar('yhat')(:,i): residuals for equation # i

  . rbvar('sige')  = estimated variances rbvar('sige')(i): variance for equation # i

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

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

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

  . rbvar('rbar')  = rbar-squared

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

  . rbvar('nx') = # exogenous variables

  . rbvar('xpxi)   = inv(x'*x)

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

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

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

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

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

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

DESCRIPTION

Performs error bayesian VAR 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 = bvar(2,0.1,1,0.5,'illinos','indiana','kentucky','michigan'...
,'ohio','pennsyvlania','tennesse','westvirginia');
 
// Example taken from function bvar_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.

AUTHOR

Eric Dubois 2002-2007

Report an issue
<< becm VAR estimations bvar1 >>