SV学习（8）——随机约束和分布、约束块控制1. 随即约束和分布1.1. 为什么需要随机？1.2. 要随机做什么？1.3. 声明随机变量的类1.4. 什么是约束1.5. 权重分布1.6. 集合成员和inside运算符1.7. 条件约束1.8. 双向约束2. 约束块控制2.1. 打开或关闭约束2.1.1. constraint_mode()2.1.2. rand_mode()2.2. 内嵌约束3.
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2024-01-15 07:29:48
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文章目录0 参考链接（尊重原著）1 SVD分解原理2 SVD分解意义3 SVD分解的应用4 SVD数学举例5 为什么Ax=0的解为最小奇异值对应的向量？ 0 参考链接（尊重原著）下面这个讲的很好很全面视觉SLAM常见的QR分解SVD分解等矩阵分解方式求解满秩和亏秩最小二乘问题（最全的方法分析总结）矩阵分解SVD原理1 SVD分解原理奇异值和特征值有相似的重要意义，都是为了提取出矩阵的主要特征。假
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2024-06-03 15:05:23
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SVD是一种提取信息的强大工具，通过SVD实现我们能够用小的多的数据集来表示原始数据集，这样做实际就是去除噪声和冗余信息。隐性语义索引SVD最早应用就是信息检索，我们称利用SVD方法为隐性语义索引（LSI），在LSI中一个矩阵是由文档和词语组成，当应用SVD到矩阵上时，就会构建多个奇异值。这些奇异值代表了文档中概念或主题，这一特点可以更高效的文档搜索。推荐系统SVD的另外一个应用就是推荐系统，简单
## Svar模型简介及Python实现
### 1. 引言
在经济学和统计学中，SVAR（结构向量自回归）模型是一种非常重要的工具，可以用来捕捉多个时间序列之间的动态关系。与传统的VAR模型相比，SVAR模型具有更强的结构性，能够识别数据中的结构性冲击。本文将介绍SVAR模型的基本理论，并通过Python代码进行实现。
### 2. SVAR模型的基本理论
SVAR模型是将时间序列数据建
原创
2024-10-25 05:31:55
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.作者：国家发改委市场与价格研究所徐鹏通信邮箱：masxupeng@163.com*PDF版本可到文后查看或下载结构向量自回归模型（StructuralVectorAutoregression，SVAR）是多元时间
原创
2021-03-31 22:41:42
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什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移
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2024-05-30 11:19:06
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MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats = regstats(…)stats = regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析.输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵),它是的矩阵.默认情况下,regs
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2024-04-24 11:19:58
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# 使用R语言构建VAR模型和SVAR模型的流程
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言构建VAR（向量自回归）模型和SVAR（结构向量自回归）模型。VAR模型是一种经济学中常用的时间序列模型，用于分析多个变量之间的关系和相互影响。SVAR模型是在VAR模型的基础上，进一步考虑变量之间的因果关系。
## 流程概览
下面是构建VAR模型和SVAR模型的整体流程：
```mermaid
原创
2023-09-15 10:18:39
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最近在写一篇小论文，主要用的就是VAR(向量自回归模型)和SVAR(结构向量自回归模型)，这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。码字不易，喜欢请点赞，谢谢！！！主要步骤包括： 1.单位根检验 2.确定滞后阶数 3.格兰杰因果检验 4.模型稳定性检验 5.脉冲响应 6.方差分解 (Johansen协整检验，如果需要的话) 整个过程用到的R语言的扩展包有：library(zoo)
libr
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2023-08-14 14:15:46
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在java语言中，字符串为空有两层含义：一种空值null,一种是0长度的空字符串方法1：使用String类声明字符串常量时，将其初始化为null,符"=="进行判断public void Test()
{
String sVar =null ;
if(sVar==null)
{
//字符串为空时要执行的代码
}
}方法2：使用String类声明字符串常量时，为
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2023-05-24 10:30:10
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例子：CREATE PROCEDURE PROC_NAME(IN a INT, IN bINT)BEGIN DECLARE sql1VARCHAR(100); SET sql1 ="SELECT*FROM uw_player_skill LIMIT ?,?"; SET@fvar =a; SET@svar
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2011-07-29 11:39:00
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学习文献：Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility:An Overview of Methodology and Empirical Applications，Jouchi Nakajima(2011)一、VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying
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2023-08-28 12:06:38
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一、简介VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走
原创
2022-04-09 10:42:17
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一、VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走过程
原创
2021-08-07 09:43:52
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1.文章主要内容文章主要介绍了动态因子模型的理论与应用。主要讲述了动态因子模型的三个分支： 1.动态因子模型的预测：是一种大模型预测的形式，AR模型预测仅基于自身趋势的预测，SVAR可以加入其他变量，进行动态预测，但是SAVR模型加入过多变量会受到自由度限制。因此，当考虑一个因素受到多种因素共同影响时（因子数量应该大于多少，书中未提出衡量标准），应该考虑使用动态因子模型进行预测。 2.FAVAR模
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2024-06-07 17:03:10
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一、简介VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走
原创
2021-08-07 09:40:34
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一、VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走过程
原创
2021-08-07 09:40:45
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一、简介VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走
原创
2021-08-21 14:23:40
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一、VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走过程
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2021-08-21 20:49:23
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一、VAR:向量自回归模型，结果仅具有统计上的 意义SVAR：结构向量自回归模型TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量自回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同方差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳入TVP估算中可以显着提高估算性能。在VAR模型中，所有的参数遵循一阶游走过程
原创
2021-08-21 20:55:12
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