基于TVP-FAVAR模型构建FCI（金融状况指数）

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收藏 2021-08-16

继推出TVP-FAVAR模型精讲后，有许多小伙伴咨询基于TVP-FAVAR模型构建FCI的问题（戴淑庚和余博，2020），由于之前的TVP-FAVAR模型主要是用来研究变量间的脉冲关系，提取出来的因子主要是用来作为控制变量，所以现推出基于TVP-FAVAR模型构建FCI的讲解，该部分主要是针对利用TVP-FAVAR模型，在控制宏观变量的影响情况下，构建FCI。
目前，构建FCI的方法主要是通过赋权，常用的方式就是通过VAR类的模型，构建权重。前几年常用的通过VAR、TVPVAR的脉冲影响来衡量权重，其缺陷在于VAR能包含的变量较小，因此构建的FCI只能包含3~5个变量（多的也有七八个）。基于TVP-FAVAR模型构建的FCI的基本原理不同，核心部分还是主成分分析法，优势在于能够包含大量的金融变量（有多少可以放多少），并且可以构建时变的因子载荷矩阵，能够更好的测算FCI。

基于TVP-FAVAR模型构建FCI.zip
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本附件包括：

TVP_FAVAR.m
先打开我！.txt
帮助文件.pdf

我在这里提供的讲解主要包括TVP-FAVAR模型设定的简单介绍和程序部分的详细讲解。
（1）*讲解文件包括三个部分，一是程序部分，包括数据文件、调用的函数以及核心的程序；二是参考文献，您在学习或者写论文时，涉及到TVP-FAVAR可能用到的文献；三是帮助文件，通过帮助文件，对模型设定进行简单介绍，对程序部分的核心语句进行详细讲解。其中帮助文件共5页，近3000字，简单粗暴！
（2）*提供的程序部分优势在哪儿？提供的程序并非对Koop and Korobilis程序的直接使用，原程序部分较为复杂，修改后的程序部分，省去了大量较为麻烦的部分，因为我们的目的非常明确，就是构建FCI。程序输出的内容主要包括三个部分：FCI（有三条：基本主成分分析法构建的FCI、基于Dozet al.(2011)构建的FCI（这是个动态因子模型构建的FCI）、基于TVP-FAVAR构建的时变载荷矩阵的FCI）、FCI的波动图、时变载荷矩阵。
（3）*考虑到部分小伙伴主要是通过该方法构建FCI，并不关心如何估计TVP-FAVAR以及其中的算法差异，该部分只讲模型的设定，不讲模型的估计原理，例如：怎么用卡尔曼滤波估计，Koop and Korobilis提出的卡尔慢滤波做出了哪些改进，和MCMC之间的差别等等。如果想对原理进行了解的话，也提供了参考文献，可以自行浏览，不做具体讲解。我们的目的简单粗暴，构建FCI！
（4）*构建出来的FCI好不好？有一个简单的判定方式，主要通过2008年金融危机来判断就好了，一般FCI在08年附近会大幅波动，好不好显而易见。
（5）*构建的FCI需要哪些宏观经济变量、哪些金融变量？这可以通过提供的参考文献进行筛选。
（6）*有小伙伴觉得价格比较高的问题。您买到的程序讲解这不是关键，关键的是您可以联系到我，在其中遇到任何问题，我都可以及时帮您解决，这才是关键！对于实证中的问题，大部分都是经验性的问题，而很多小伙伴都是做毕业论文的时候才来学模型，对于实证中一些基本的问题没有认识，这时候，您的这类问题我都可以帮你解决，这才是您付费学习的重要部分！目前在论坛主要推出的VAR类讲解包括TVP-VAR、LT-TVPVAR、TVP-FAVAR模型精讲，无一差评！
https://bbs.pinggu.org/thread-7200823-1-1.html
https://bbs.pinggu.org/thread-9542582-1-1.html
https://bbs.pinggu.org/thread-10059520-1-1.html
（7）*如果您在学习过程中，遇到任何问题或困难或不解，可以联系我Q646953269.