R语言 tsDyn包 VAR.sim()函数中文帮助文档(中英文对照)

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VAR.sim(tsDyn)
VAR.sim()所属R语言包：tsDyn

                                        Simulation of VAR
                                         模拟VAR

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimate or bootstraps a multivariate Threshold VAR
估计或鞋套一个多元的阈值VAR


用法----------Usage----------


VAR.sim(B, n=200, lag=1, include = c("const", "trend","none", "both"), starting=NULL,  innov=rmnorm(n, mean=0, varcov=varcov), varcov=diag(1,nrow(B)), show.parMat=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：B
Matrix of coefficients to simulate
的系数矩阵，以模拟


参数：n
Number of observations to create when type="simul"
创建时的观测值的数量=“模拟器上”


参数：lag
Number of lags to include in each regime
包括在每一个政权的滞后阶数


参数：include
Type of deterministic regressors to include. NOT WORKING PROPERLY CURRENTLY if not const
确定性回归量包括的类型。如果不妥善目前不是const


参数：starting
Starting values when a simulation with given parameter matrix is made
开始时，给定的参数矩阵的模拟值


参数：innov
Innovations used for simulation. Should be matrix of dim nxk. By default multivariate normal.
创新用于模拟。如果是矩阵昏暗的脑血康。默认情况下，多变量常态。


参数：varcov
Variance-covariance matrix for the innovations. By default multivariate normal is used.
方差 - 协方差矩阵的创新。默认情况下，多元正常使用。


参数：show.parMat
Logical. Should the parameter matrix be shown? Useful to understand how to give right input
逻辑。如果参数矩阵显示？了解如何让正确的输入


Details

详细信息----------Details----------

Bootstrap a VAR model. K, the number of variables, is determined by the number of rows of B matrix.
引导VAR模型。的变量的数量，K，B矩阵的行的数目确定。


值----------Value----------

A matrix with the simulated/bootstraped series.
矩阵的一系列模拟/ bootstraped的。


（作者）----------Author(s)----------


Matthieu Stigler



参见----------See Also----------

lineVar to estimate a VAR/VECM, TVAR.sim to simulate/bootstrap a TVAR.
lineVar估计VAR / VECM，TVAR.sim来模拟/引导TVAR。


实例----------Examples----------


##simulate VAR as in Enders 2004, p 268[＃模拟VAR恩德斯2004年，第268]
B1<-matrix(c(0.7, 0.2, 0.2, 0.7), 2)
var1<-VAR.sim(B=B1,n=100,include="none")
ts.plot(var1, type="l", col=c(1,2))

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