دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: برنامه نویسی: زبان های برنامه نویسی ویرایش: نویسندگان: Pfaff B. سری: ناشر: سال نشر: تعداد صفحات: 0 زبان: English فرمت فایل : RAR (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 423 کیلوبایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب مدلهای VAR، SVAR و SVEC: پیادهسازی در بستهبندی R + کد: کتابخانه، ادبیات کامپیوتر، ر
در صورت تبدیل فایل کتاب VAR, SVAR and SVEC Models: Implementation Within R Package vars + Code به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدلهای VAR، SVAR و SVEC: پیادهسازی در بستهبندی R + کد نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
ساختار بسته بندی و پیاده سازی آن از مدل های اتورگرسیو بردار، خودرگرسیون بردار ساختاری و اصلاح خطای بردار ساختاری در این مقاله توضیح داده شده است. علاوه بر سه تابع سنگ بنای VAR()، SVAR() و SVEC() برای تخمین این مدلها، توابعی برای تست تشخیصی، تخمین مدلهای محدود، پیشبینی، تحلیل علیت، تحلیل پاسخ ضربه و تجزیه واریانس خطای پیشبینی نیز ارائه شده است. . همچنین امکان تبدیل مدل های تصحیح خطای برداری به نمایش VAR سطح آنها وجود دارد. روش ها و عملکردهای مختلف با استفاده از مجموعه داده های اقتصاد کلان برای کانادا روشن می شوند. با این حال، تمرکز در این نوشتار به جای استفاده از ابزارهای موجود، بر روی بخش پیاده سازی است.
The structure of the package vars and its implementation of vector autoregressive, structural vector autoregressive and structural vector error correction models are explained in this paper. In addition to the three cornerstone functions VAR(), SVAR() and SVEC() for estimating such models, functions for diagnostic testing, estimation of a restricted models, prediction, causality analysis, impulse response analysis and forecast error variance decomposition are provided too. It is further possible to convert vector error correction models into their level VAR representation. The different methods and functions are elucidated by employing a macroeconomic data set for Canada. However, the focus in this writing is on the implementation part rather than the usage of the tools at hand.