1 Introduction

TVP-VAR(Time-VaryingParameter Vector AutoRegression) is the package for a Bayesian analysis of thetime-varying parameter VAR models. It implements the Markov chain Monte Carlo(MCMC) algorithm to generate sample from the posterior distribution of theTVP-VAR models.

2 Model formulation andcreating objects

3俺参照编写的第一个code/***  MCMC estimation for Time-Varying ParameterVAR model**  with stochastic volatility**                           **  tvpvar_ex*.ox illustrates the MCMC estimation**  using TVP-VAR class**  writing by Chao Zhou**  My qq number is 529820052**  E-mail:gssdzc@126.com**  For my first TVP-VAR model**  For my working paper about LiKeQiangindex  */ #include<oxstd.h>#include<oxprob.h>#include<oxfloat.h>#include<oxdraw.h>#include<TVPVAR.ox>  //TVP-VAR class main(){                                                                            decl nlag, my, asvar, iyear, iperiod,ifreq;        nlag = 2;      //#of lag        /*--- data load ---*/        my = loadmat("tvpvar_ex.xls");  //data        /*--- some options (not required) ---*/              asvar = {"p", "x","i"};  //variable name        iyear = 1977;      //year of the first observation       iperiod = 3;  //period of the first observation       ifreq = 4;            //frequency of data                                   //(periods ineach year)                                         /*--- MCMC estimation ---*/        decl tvpvar = new TVPVAR();//TVP-VARclass        tvpvar.SetRanseed(3);        tvpvar.SetData(my, nlag);      //set data and lag              tvpvar.SetVarName(asvar);  //set variable name(*)       tvpvar.SetPeriod(iyear, iperiod, ifreq);                                                        //setinitial period(*)        tvpvar.SetFastImp(1);            //set fast computing of                                                        //impulseresponse(*)                                                               tvpvar.MCMC(10000);                 //MCMC estimation        tvpvar.DrawImp(<4, 8, 12>, 1);          //draw impulse(1)                              //trajectories of (4,8,12)-period horizon                                     tvpvar.DrawImp(<30, 70, 100>, 0);    //draw impulse(2)                              //response at t = 30, 70, 100                     delete tvpvar;}/***(*): options, not required for estimation*/       // enter code