epoh老师，您给的网站http://csan.insightful.com/上面的包都可以用
install.packages()命令安装吧？比如包adk
我执行下面命令：

> install.packages("adk")

The downloaded packages are in
        C:\Users\hp\AppData\Local\Temp\di003934.tmp\downloaded_packages
Warning messages:
  argument 'lib' is missing: using
        C:\Users\hp\AppData\Local\Insightful\splus80_WIN386\library in: install.packages("
adk")

这是安装成功了吗？那警告信息代表什么？

还在这个包能像R一样，下载到本地安装的吗？我没有看到相关菜单

epoh老师，我对这个还是不理解

如果你要安装s-plus package
程序如下:

install.pkgutils()

library(pkgutils)

install.packages("resample")

这里的resample是包含在pkgutils中的一个小类吗？
为什么安装pkgutils不能指挥用install.packages("pkgutils")呢？

60# epoh
epoh老师，您好！您说的uscd garch toolbox, DSGE toolbox, spatial econometrics toolbox,我都装了，总之，我的matlab应用的时候，经常会提示一些错误！
麻烦老师您尽量想办法吧！

安装成功
譬如:
library(pkgutils)
install.packages("resample")
library(resample)
Welcome to the S+Resample package.
This package contains newer versions of many functions in S-PLUS.
To prevent annoying messages about that, I'm turning on:
        options(conflicts.ok=T)

s-plus有三个地方可以放package:
  C:\Users\...\AppData\Local\Insightful\splus80_WIN386\library,
  C:\PROGRAM FILES\INSIGHTFUL\splus80\local\library,
  C:\PROGRAM FILES\INSIGHTFUL\splus80\library,

"pkgutils" contains functions and scripts for downloading,
installing, building and checking packages.

see spluspackages.pdf
page 14/58

请把full_bekk_mvgarch.m
这三行:
scalaropt=optimset('fminunc');
scalaropt=optimset(scalaropt,'TolFun',1e-1,'Display','iter','Diagnostics','on','DiffMaxChange',1e-2);
startingparameters=scalar_bekk_mvgarch(data,p,q,scalaropt);

改为这四行:

%scalaropt=optimset('fminunc');
%scalaropt=optimset(scalaropt,'TolFun',1e-1,'Display','iter','Diagnostics','on','DiffMaxChange',1e-2);
%startingparameters=scalar_bekk_mvgarch(data,p,q,scalaropt);
startingparameters=[0.6836; 0.2031; 0.3717; 0.2803; 0.9101]

然后存档执行.

另外请你把jplv7\Ucsd_garch\MV Garch\Bekk
Bekk文件夹内9个文件传上来我看看
diagonal_bekk_mvgarch
diagonal_bekk_mvgarch_likelihood
diagonal_bekk_simulate
full_bekk_mvgarch
full_bekk_mvgarch_likelihood
full_bekk_simulate
scalar_bekk_mvgarch
scalar_bekk_mvgarch_likelihood
scalar_bekk_simulate

65# epoh
load('hp_ibm.txt')
data=100*hp_ibm;
[parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores]
= full_bekk_mvgarch(data,1,1);

startingparameters =


0.6836

0.2031

0.3717

0.2803

0.9101


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Diagnostic Information

Number of variables: 11

Functions

Objective:
full_bekk_mvgarch_likelihood

Gradient:
finite-differencing

Hessian:
finite-differencing (or Quasi-Newton)



Algorithm selected

medium-scale: Quasi-Newton line search


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

End diagnostic information


Gradient's

Iteration
Func-count
f(x)
Step-size
infinity-norm

0
12

7499.97
379

1
72
7498.65
6.74726e-006
388


2
84
7497.66
1
324


3
96
7495.16
1
321


4

108
7492.77
1
508


5
120
7489.81
1
479


6
132
7488.97
1
163


7
144
7488.79
1
117


8
156
7488.54
1
154


9
168
7487.86
1
336


10
180
7486.66
1
513


11
192
7484.86
1
519


12
204
7483.42
1
309


13
216
7482.68
1
237


14
228
7482.23
1
105


15
240
7482.07
1
112


16
252
7481.99
1
65.3


17
264
7481.95
1
37.3


18
276
7481.93
1
30


19
288
7481.91
1
52.3


Gradient's

Iteration
Func-count
f(x)
Step-size
infinity-norm

20
300
7481.87
1
74.4


21
312
7481.79
1
89.8


22
324
7481.65
1
132


23
336
7481.48
1
133


24
348
7481.36
1
80.3


25
360
7481.32
1
18.4


26
372
7481.31
1
14.8


27
384
7481.31
1

15.2


28
396
7481.29
1
22.5


29
408
7481.27
1
34.2


30
420
7481.19
1
58.4


31
432
7481
1
101


32
444
7480.59
1
155


33
456
7480.03
1
196


34
468
7479.4
1
131


35
480

7479.04
1
28.3


36
492
7479.01
1
61.6


37
504
7478.98
1
23.5


38
516
7478.98
1
24.8


39
528
7478.94
1
32.9

Gradient's

Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm

    40         540           7478.9              1           40.5  

    41         552          7478.79              1           54.5  

    42         564          7478.56              1           49.5  

    43         576          7478.09              1            118  

    44         588          7477.53              1            197  

    45         612          7477.28         0.3352            228  

    46         624          7476.81              1            118  

    47         636          7476.43              1            134  

    48         648          7476.26              1            114  

    49         660          7476.12              1           28.8  

    50         672          7476.08              1            126  

    51         684          7476.03              1           19.1  

    52         696          7476.02              1           15.4  

    53         708          7476.01              1           15.2  

    54         720          7476.01              1           17.9  

    55         732          7475.99              1           19.7  

    56         744          7475.97              1           24.7  

    57         756          7475.94              1           43.4  

    58         768          7475.89              1           69.5  

    59         780          7475.83              1            119  

                                                         Gradient's

Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm

    60         792          7475.75              1            117  

    61         804          7475.64              1           87.3  

    62         816          7475.38              1           36.7  

    63         828          7474.88              1            128  

    64         840          7474.38              1            368  

    65         852          7473.57              1            200  

    66         864          7472.75              1            111  

    67         876          7472.06              1            138  

    68         888          7471.82              1            105  

    69         900          7471.59              1           37.7  

    70         912          7471.53              1           25.8  

    71         924          7471.47              1           56.8  

    72         936          7471.44              1           46.6  

    73         948          7471.41              1           22.9  

    74         960           7471.4              1           6.56  

    75         972           7471.4              1           7.31  

    76         984          7471.39              1           8.58  

    77         996          7471.39              1           6.03  

    78        1008          7471.39              1           4.53  

    79        1020          7471.39              1           13.3  

                                                         Gradient's

Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm

    80        1032          7471.39              1           24.8  

    81        1044          7471.38              1           41.5  

    82        1056          7471.36              1           67.3  

    83        1068          7471.33              1            106  

    84        1080          7471.25              1            158  

    85        1092          7471.12              1            197  

    86        1104          7470.97              1            164  

    87        1116          7470.86              1           76.6  

    88        1128          7470.83              1           30.9  

    89        1140          7470.83              1           7.63  

    90        1152          7470.83              1           10.7  

    91        1164          7470.82              1           7.23  

    92        1176          7470.82              1           13.6  

    93        1188          7470.82              1           20.9  

    94        1200          7470.81              1           28.4  

    95        1212          7470.79              1             37  

    96        1224          7470.75              1             42  

    97        1236          7470.65              1           42.5  

    98        1248           7470.5              1           67.3  

    99        1260           7470.3              1           70.7  

                                                         Gradient's

Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm

   100        1272          7470.06              1           38.2  

   101        1296          7470.02       0.427171           66.8  

   102        1308             7470              1           57.2  

   103        1320          7469.98              1           58.5  

   104        1332          7469.98              1           23.9  

   105        1344          7469.97              1           16.3  

   106        1356          7469.97              1           13.5  

   107        1368          7469.96              1           8.31  

   108        1380          7469.96              1           7.55  

   109        1392          7469.96              1           7.66  

   110        1404          7469.96              1           3.65  

   111        1416          7469.96              1            1.5  

   112        1428          7469.96              1          0.423  

Optimization cannot make further progress:

relative change in x less than options.TolX.

现在可以运行，然后提示以上问题。

pls set _mlhsvcp = 0;
....
_mlhsvcp = 0;
covmat = _mlhsvcp*score'score*_mlhsvcp;
.......

MGARCH_bekk_result
  

epoh老师，您好！
在eviews中：
sample s0 1 2000 这个 1到2000是什么意思？
sample s1 2 2000 在这儿2到2000又是什么意思？
omega = 2 x 2 low triangular  估计出的结果表示什么意思？

在gauss中：
为什么要设置 _mlhsvcp=0？      

另外，我觉得matlab中，我运行出的结果有问题？
并没有估计出模型的参数。

s-plus BEEK model是full_bekk
  做出来的结果跟matlab full_bekk_mvgarch()相近

e-views BEEH model 是diagonal_bekk
  做出来的结果跟 matlab diagonal_bekk_mvgarch()相近

matlab 则可做三种模型full,diagonal,scalar

你已在matlab运行出结果了
要看parameters
只要在command window键入parameters
或看左上角的Workspace
里面存放着使用的变量及结果

建议你重新安装Ucsd_garch
把已安装的Ucsd_garch 移除乾净
重新安装jplv7(已含最新版Ucsd_garch)
   http://www.spatial-econometrics.com/
然后在matalb设置路径时选取add with Subfolders


有關Gauss _mlhsvcp 的問題
有可能是版本問題
作者用MAXLIK Version 3.1.3   
我是用MAXLIK Version 5.0.9
_mlhsvcp沒定義到


E-VIEWS
sample s0 1 2000
取样范围 1~2000,
' initialization of parameters and starting values
''''''

sample s1 2 2000
取样范围 2~2000,
' estimate the model
' log-likelihood series
bvgarch.append logl =-0.5*(!mlog2pi + (invh1*sqres1+2*invh2*res1res2+invh3*sqres2) + log(deth))
在这里
invh1,invh2,invh3,sqres1,sqres2,deth
第一个obs都是NA
所以由第二个取样
sample s1 2 2000

71# epoh

epoh老师，为什么以下程序画不图和出不了结果？非常感谢！！！

n=1000

d=1

mixture <- function(n,x0,a,d){

x <- array(0,n)

x[1] <- x0

for(t in 2:n)

{

y <- runif(1,x[t-1]-d,x[t-1]+d)

alpha <- (exp(-1*(y+a)^2/2) +

exp(-1*(y-a)^2/2))/

(exp(-1*(x[t-1]+a)^2/2) +

exp(-1*(x[t-1]-a)^2/2))

accept <- min(1,alpha)

u <- runif(1)

if (u <= accept) x[t] <- y

else x[t] <- x[t-1]

}

plot(1:length(x),x,

type='l',lty=1,xlab="t",ylab="x")

x

}

还有以下程序也出不了结果：
met.has <- function(n,x0,sigma){
x <- array(0,n)
x[1] <- x0
for(t in 2:n)
{
y <- rnorm(1,x[t-1],sigma)
alpha <- exp((x[t-1]^2 - y^2)/2)
accept <- min(1,alpha)
u <- runif(1)
if (u <= accept) x[t] <- y
else x[t] <- x[t-1]
}
plot(1:length(x),x,
type='l',lty=1,xlab="t",ylab="x")
x
}

你定义了一个function mixture()
你要执行function mixture
必须给足四个参数
然后呼叫function mixture(n,x0,a,d)


##########
n=100
x0=1
a=0.1
d=1
mixture <- function(n,x0,a,d){
x <- array(0,n)
x[1] <- x0
for(t in 2:n)
{
y <- runif(1,x[t-1]-d,x[t-1]+d)
alpha <- (exp(-1*(y+a)^2/2) +exp(-1*(y-a)^2/2))/(exp(-1*(x[t-1]+a)^2/2) +exp(-1*(x[t-1]-a)^2/2))
accept <- min(1,alpha)
u <- runif(1)
if (u <= accept) x[t] <- y
else x[t] <- x[t-1]
}
plot(1:length(x),x,type='l',lty=1,xlab="t",ylab="x")
x
}
mixture(n,x0,a,d)

  

74# epoh
epoh老师，附件中运行markov.m出错，如何修改？谢谢！

??? Attempted to access cat1(1,23); index out of bounds because size(cat1)=[459,8].
Error in ==> Markov at 6
  category=cat1(1,category_check);

除了 cat1 的Array dimensions 不符外
接下来的
savefile13=  ['/home/jaimovich/Research/Revision_Retailer/Data/Data_Results_Backup/' int2str(category) 'vec_cat_upc'  ];
  load(savefile13);%
都会出问题.
解决办法就是跟作者所取.

Researchers interested in seeking permission to use this data should contact:
Kristin Kiesel
Assistant Professor
Department of Economics
California State University, Sacramento

76# epoh

epoh老师，为什么附件中的程序没有一个可以运行？如何可以运行每一个程序？
我近期要用这些程序，希望帮忙，非常感谢！

通通可以执行.
记得set path\add with subfolder\TVmodel

Figures:

Figure 1: >>Figure1

Figure 2: >>Figure2

Figures 3&4: >> TVCestimate_Figures3_4

Figure 5: >> Figure5  (very slow)


Tables:

Table 1:  Eviews program
                Taylor_rule_estimates.prg  
                请自行修改,一开始加入
                load greenbook.wf1

The determinacy results of Table 1: >> Table_1
                                                          >> Table1_RhoDifference

Table 2: >> Table_2

Table 3: >> Table_3

78# epoh

epoh老师，您好！
     1、为什么TVmodel中的impulse.m, vec.m, vech.m, acf.m, 等m文件在matlab中不能运行？如何运行这些m文件？
     2、附件Cartel中的matlab文件如何运行？我运行时总是提示错误。
非常感谢！
运行impulse.m时提示：
>> impulse
??? Undefined function or variable "b".
Error in ==> impulse at 4
[mm,nn]=size(b)
>>

运行Cartel中的ACDF.m时提示：
??? Input argument "IN" is undefined.
Error in ==> ACDF at 7
[n k] = size(IN);
>>

Cartel readme.pdf
Main Code :
REPLICATES_FULL_MODEL
REPLICATES_FULL_MODEL_SELECTION
REPLICATES_NOHETRO_MODEL
REPLICATES_STDERR_FULL
REPLICATES_STDERR_NOHETRO


Subroutines called by main code
ACDF
ACDFMatch
AComputeTargetCDF
ADensityIntegral
AIntergrandAtU
ALVAnCFD
ASmoothCDF
ATargetCDF
ATriKernel
ATriKernelAdj

%%%%%%%%%
以function [OUT] = ACDF(IN,data)为例
你需要自行给出参数IN,data
才能运行ACDF

同理TVmodel\impulse
你需要给出b

你说得无法运行
几乎都是没给出参数或数据造成.

80# epoh

epoh老师，您好！
         附件中的文件在运行时提示以下问题，您看一下：如何能够解决问题？
非常感谢！

Line 4 in F:\0计量经济学前沿\AER\GaussP111\famamult.gau
   File not found G0014 : 'c:\gauss7.0\examples\nlsys.ext'

80# epoh

epoh老师，您好！
%% computing impulse responses
%% maximum lags allowed in system == maxlag = 8 in this program
[mm,nn]=size(b)
%nbeq=10-1  %yo cambie aqui
nbeq=size(b,1)-nsh
%nrrpsi
%lmy
neq=nbeq+nsh  
nvars=nbeq;  
nlag
b;
......
您看，这个参数应该如何赋值呢？
b=[1,1]对吗？

b=[1,1]运行结果如下：
>> impulse

mm =

     1


nn =

     2

??? Undefined function or variable "nsh".

Error in ==> impulse at 6
nbeq=size(b,1)-nsh
对nsh赋值1后，
运行结果如下：
mm =

     1


nn =

     2


nbeq =

    -1


neq =

     1

??? Undefined function or variable "nlag".

Error in ==> impulse at 14
nlag
然后再赋值：nlag=3
??? Undefined function or variable "shocknum".

Error in ==> impulse at 21
e(1+1,shocknum) = 1; %aqui iba un 8+1

>>

如何解决？这样就会无何止地赋值下去？

amat=1;
bmat=1;
shockvar=1;
yvar=1;
dypos=1;

以上对acf.m进行赋值后，运行，提示以下错误：如何修改？
>> acf
??? Error: File: C:\TVmodel\acf.m Line: 8 Column: 1
Function definitions are not permitted at the prompt or in scripts.

>>


function u1cor = acf(amat,bmat,shockvar,yvar,dypos);
kmax = 20; %maxc(that)+1;
a=amat;
omega=yvar;
sigma=bmat*shockvar*bmat';
% Set up indicator vectors:
e1= zeros(length(a),1); e2=e1; e3=e2;
e1(dypos)=1;
% Compute coefficients for k step ahead prediction:
ee=eye(length(a));
ak=a;
ak0=ee;
aksum=0;
ak0sum=0;
by=zeros(kmax,length(a));
dyerr=zeros(kmax,length(a));
yyerr=by(:,1);
yyerrk=0;
i = 1;
% Start do loop over future periods:
while i <= kmax;
  dyerrk=e1'*ak0;
  yyerrk=yyerrk+dyerrk*sigma*dyerrk';
  byk= e1'*(ak-ee);
  by(i,:)=byk;      % Store results for conditional coef vectors
  dyerr(i,:)=dyerrk;
  yyerr(i)=yyerrk;  % Store results for error variances and covariances
  i = i+1;
  ak=ak*a;
  ak0=ak0*a;
end;

% Compute variance of growth rate variables:
dyvar=by(1,:)*omega*by(1,:)'+dyerr(1,:)*sigma*dyerr(1,:)';
% Compute autocovariance at lag 1:
dy1cov=by(1,:)*a*omega*by(1,:)'+by(1,:)*sigma*dyerr(1,:)';
dy2cov=by(1,:)*a*omega*by(1,:)';
% Compute autocorrelations at lag 1:
dy1cor=dy1cov/dyvar;
dy2cor=dy2cov/dyvar;
% Stack results:
u1cor=[dy1cor;dy2cor];

function u1cor = acf(amat,bmat,shockvar,yvar,dypos);
及impulse.m
由于作者并没对各种参数加予注解
所以不容易理解.
%%%%%%%%%%
function yvec1=impf(a,b,shock,nstep,neq);
%Proc to compute impulse response from system.
个参数设置如下:


amat=[   0         0         0    0.0494    0.0222         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0    0.8588    0.3865         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0   -0.0555   -0.0250         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0    0.6730    0.3029         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0   -0.3270   -0.1471         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0    0.1483    0.0667         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0    0.0494    0.0222         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
    1.0000         0         0         0         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0    1.0000         0         0         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0    1.0000         0         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0    1.0000         0         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0    1.0000         0         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0    1.0000         0         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0         0    1.0000         0         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0         0         0    1.0000         0         0 0 0 0 0 0 0 0 0;
         0         0         0         0         0         0         0         0    1.0000         0 0 0 0 0 0 0 0 0];


b =[-0.0423   -0.0423    0.0423    0.0682    0.0494    0.0727         0   -0.0727   -0.0494
    0.3068   -0.6932   -0.3068    1.1956    0.8588    1.8911         0   -1.8911   -0.8588
    0.0885    0.0885   -1.0885   -0.0655   -0.0555    0.5458         0   -0.5458    0.0555
    0.0974    0.0974   -0.0974    0.6107    0.6730    0.6002         0   -0.6002   -0.6730
    0.0974    0.0974   -0.0974    0.6107   -0.3270    0.6002         0   -0.6002    0.3270
   -0.1268   -0.1268    0.1268    0.2046    0.1483   -0.7818         0    0.7818   -0.1483
   -0.0423   -0.0423    0.0423    0.0682    0.0494    0.0727   -1.0000   -0.0727   -0.0494
         0         0         0         0         0         0         0    1.0000         0
         0         0         0         0         0         0         0         0    1.0000
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0];

shock =[0;0;0;0;0;0;0;0;1];
     
neq = 9;

imptech = impf(amat,b,shock,20,neq);
imptech
pipos   =   1;
dpos   =   2;
epos   =   3;
xpos   =   4;
gypos  =   5;
rpos   =   6;
dppos  =   7;
erpos =   8;
eapos =   9;
IRF=[imptech(:,pipos) imptech(:,xpos) imptech(:,gypos) imptech(:,rpos)];
IRF
IRF =
   -0.0494   -0.6730    0.3270   -0.1483
   -0.0260   -0.3539    0.1720   -0.0780
   -0.0137   -0.1861    0.0904   -0.0410
   -0.0072   -0.0978    0.0475   -0.0216
   -0.0038   -0.0514    0.0250   -0.0113
   -0.0020   -0.0270    0.0131   -0.0060
   -0.0010   -0.0142    0.0069   -0.0031
   -0.0005   -0.0075    0.0036   -0.0016
   -0.0003   -0.0039    0.0019   -0.0009
   -0.0002   -0.0021    0.0010   -0.0005
   -0.0001   -0.0011    0.0005   -0.0002
   -0.0000   -0.0006    0.0003   -0.0001
   -0.0000   -0.0003    0.0001   -0.0001
   -0.0000   -0.0002    0.0001   -0.0000
   -0.0000   -0.0001    0.0000   -0.0000
   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000
   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000
   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000
   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000
   -0.0000   -0.0000    0.0000   -0.0000

%%%%%%%%%%%%%%%
GaussP111
缺nlsys.ext也缺library
#include nlsys.ext; /* code for solving non-linear equations */
library nlsys,optmum;nlset;
library pgraph;

85# epoh


epoh老师，您好！
    以下这步这怎么来的，我看impf.m中并没有计算IRF的函数或者TVmodel中也没有IRF.m的m函数，
以下表达式的涵义是什么？
IRF=[imptech(:,pipos) imptech(:,xpos) imptech(:,gypos) imptech(:,rpos)];
IRF

非常感谢！

85# epoh


epoh老师，您好！
    以下这步这怎么来的，我看impf.m中并没有计算IRF的函数或者TVmodel中也没有IRF.m的m函数，
以下表达式的涵义是什么？
IRF=[imptech(:,pipos) imptech(:,xpos) imptech(:,gypos) imptech(:,rpos)];
IRF

非常感谢！

你说的那段程序是在
NKPCcalvof4IRF.m 的最后面
% Impuse response to technology shock
shock = zeros(neq,1);                  % Shock vector @
shock(eapos,1) = 1;                    % Shock variable, size of shock @
imptech = impf(amat,b,shock,20,neq);   % Call impulse respons proc @

IRF=[imptech(:,pipos) imptech(:,xpos) imptech(:,gypos) imptech(:,rpos)];

%%%%%%%%%%
Figure2.m 呼叫NKPCcalvof4IRF.m
NKPCcalvof4IRF.m呼叫 impf()
我给出的amat,b,shock,neq
就是由此截取出来
imptech有9个columns
IRF=[....],作者只取出四个参考(pipos,xpos,gypos,rpos)

41# epoh
epoh老师，您好！
      运行checkSV.ssc程序时，您怎么知道这个程序正常运行需要source("c:/checkSV/ssfnong.ssc")，
source("c:/checkSV/sv_mcl_est.ssc")，module("finmetrics")这些资源？是从checkSV.ssc程序中的什么
地方可以看到？
非常感谢！


当下载一个.ssc file,要使用时,
最好先打开看看,需要配合的函数和数据
就以为例checkSV.ssc
需要用到ssfnong.ssc,sv_mcl_est.ssc,module("finmetrics")
以及数据svpdx.dat
所以我把底下这几行加在checkSV.ssc的前面,
svpdx.dat=read.table("c:/checkSV/svpdx.dat")
source("c:/checkSV/ssfnong.ssc")
source("c:/checkSV/sv_mcl_est.ssc")
module("finmetrics")

本文来自: 人大经济论坛 Matlab及其他计量软件专版 版，详细出处参考：https://bbs.pinggu.org/viewthread.php?tid=1127506&page=5&from^^uid=11232

另外，我还想问下：
     在matlab文件中，怎么区分那些是主程序，那些是被调用程序？
是不是被调用程序就不能单独执行？