Пожелания/замечения/приветы/ошибки в issue :)
Пакет bvarr
может пригодиться для оценки BVAR моделей с сопряжённым нормальным - обратным Уишарта априорным распределением.
Пакет можно установить командами:
install.packages("devtools")
devtools::install_github("bdemeshev/bvarr")
Простой пример оценки BVAR с сопряжённым нормальным - обратным Уишарта априорным распределением
library("bvarr")
data(Yraw)
setup <- bvar_conj_setup(Yraw, p = 4)
model <- bvar_conj_estimate(setup)
bvar_conj_summary(model)
bvar_conj_forecast(model, h = 2, output = "wide")
bvar_conj_forecast(model, out_of_sample = FALSE, include = "mean", level = NULL, type = "credible")
Презентация BVAR: Great Grimpen Mire в Нижнем Новгороде 2016-09-22.
Цели пакета:
Хорошая документация
Гибкость
Разумные значения параметров по умолчанию
Робастность к мерзким матрицам
Модели BVAR также можно оценивать с помощью пакетов:
Wishes/notes/greetings/errors in issue :)
The package bvarr
may be useful for estimation BVARs with conjugate Normal-Inverse Wishart prior.
You may install the package usinge the commands:
install.packages("devtools")
devtools::install_github("bdemeshev/bvarr")
Basic example of BVAR estimation with forecasting
library("bvarr")
data(Yraw)
setup <- bvar_conj_setup(Yraw, p = 4)
model <- bvar_conj_estimate(setup)
bvar_conj_summary(model)
bvar_conj_forecast(model, h = 2, output = "wide")
bvar_conj_forecast(model, out_of_sample = FALSE, include = "mean", level = NULL, type = "credible")
Presentation BVAR: Great Grimpen Mire in Nizhniy Novgorod 2016-09-22.
Goals of the package:
Good documentation
Versatile
Reasonable default values
Robustness for bad matrices
You may also wish look at
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.