<< bvar1 VAR estimations irf >>

Grocer >> VAR estimations > ecm

ecm

performs error correction model estimation

CALLING SEQUENCE

recm=ecm(p,arg1,...,argn)

PARAMETERS

Input

* p = # of lags

* argi = an argument which can be:

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

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

  - 'exo_st=exo1;..,exok' where exo1,...,exok are variables entering the johansen estimation equations in the short run dynamic (needed if the user does not use the option 'jrex=xx')

  - 'exo_lt=exo1;..,exok' where exo1,...,exok are variables entering the johansen estimation equations in the cointegration relationships (needed if the user does not use the option 'jrex=xx')

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

  - the string 'noprint' if the user does not want to print the results

  - 'stat_meth=asym' if the user wants to use asymptotic tables to determine the # of cointegration relationships instead of // . the string 'noprint' if the user doesn't want to // print the results of the regression  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

* recm = a results tlist with:

  . recm('meth')  = 'ecm'

  . recm('y')     = y data vector

  . recm('x')     = x data matrix

  . recm('nobs')  = # observations

  . recm('nvar')  = # exogenous variables

  . recm('neqs')  = # endogenous variables

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

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

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

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

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

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

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

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

  . recm('rbar')  = rbar-squared

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

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

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

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

  . recm('ftest') = matrix of F statistics for the nullity of the coefficient of all lag of a variable in each equation

  . recm('fvalues') = the corresponding p values

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

  . recm('sigma') = variance-covariance matrix of residuals

  . recm('aic') = Akaïke information criterion

  . recm('bic') = Schwartz information criterion

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

  . recm('nx') = # of x variables

  . recm('xpxi') = inv(X'*X)

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

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

  . recm('namex') = name of the cointegration relations (if any) and short term exogenous variables

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

  . recm('jres') = results of johansen estimation

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

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

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

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

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

DESCRIPTION

Performs error 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.

EXAMPLE

load(GROCERDIR+'/data/datajpl.dat') // load Le Sage matlab data
result = ecm(2,'endo=[illinos;indiana;kentucky;michigan;ohio;pennsyvlania;tennesse;westvirginia]','exo_st=const')
result = ecm(2,'endo=[illinos;indiana;kentucky;michigan;ohio;pennsyvlania;tennesse;westvirginia]','exo_st=const','plevel=0.05')
result = ecm(2,'endo=[illinos;indiana;kentucky;michigan;ohio;pennsyvlania;tennesse;westvirginia]','exo_st=const','nbr=1')
 
// First example is taken from function ecm_d(); endogenous variables are 'illinos','indiana','kentucky','michigan',
// 'ohio','pennsyvlania','tennesse','westvirginia'; example 1 let the function set the number of cointegration
// relations to the one chosen by a Johansen estimation at a 5% level; since there are 2 cointegration relations at a 5% level, all 3 examples give the same result.

AUTHOR

Eric Dubois 2002-2009

Report an issue
<< bvar1 VAR estimations irf >>