各位同学好！
继TVP-VAR模型之后，现正式推出LT-TVP-VAR模型，即含潜在门限变量的时变系数向量自回归模型。采用带有随机波动的TVP-VAR模型进行估计时，可能会放大结构变化时的冲击力度，由此会增大样本协方差矩阵的估计误差，因此提出了LT-TVP-VAR模型。

我在整理这个模型的过程中，发现这个模型基本上是国内某大学在用，真是一代传一代，错误也是一代传一代，很多错误甚至是致命的（模型估计不合理），这些会在第二部分模型理论与实证精读部分说明。在程序使用上，LT-TVP-VAR的程序比TVP-VAR的便捷性要差很多，这里我作了一些修改，方便一些结果的输出。

不知不觉写了11000多字，都快赶上写个小论文了。模型的应用过程中，很多其实都是经验上的问题，工作量到位的情况下，有些问题显而易见。但对于大部分同学而言，都缺乏实证经验，通过这种精讲的形式，可以快速掌握复杂模型。

模型精讲主要包含两个部分：
1、程序部分精讲（约3400字）
2、模型理论与实证精讲（约7800字）

一、程序部分精讲
程序部分的精读主要包括以下几个部分：
1、OX metrics的安装（提供安装包）
2、模型基本设定
如：种子值、截距项、门限设定、等时间间隔、预测、抽样次数、预烧次数、模型滞后阶数等等；
该程序与TVPVAR存在较大差异，因此对于模型设定上的调整较为繁琐。
3、程序输出的提取
将程序运行出的各类结果图与excel文件相对应，一方面便于理解各个图形，另一方面方便用于其他软件制图或再计算等。
4、常用图形格式的调整
主要包括图形调整及输出等

*该程序远没有TVP－VAR模型成熟，所以本人在程序上作出了一些调整，保证其默认输出环境下可以得到各类结果，对于拓展部分也写明了方法如何得到结果，方便现阶段同学直接使用。


二、模型理论与实证精讲
模型理论与实证部分主要通过一篇金融研究的文章进行讲解（以注释的形式），在介绍模型的基础上，指出应用这一模型的过程中出现的各类错误（该篇文章也有大量不妥之处），主要帮助理解以下几个问题：
1、LT-TVP-VAR模型数理模型设定是什么样的？与VAR、TVP-VAR模型有什么样的差别？时变参数体现在哪？门限值体现在哪？
2、模型如何估计？待估计参数有哪些？
3、构建模型前，样本要满足哪些条件？
4、模型带入数据后得到参数检验结果，什么样的参数检验结果说明模型估计是有效的、合理的？
5、得到的脉冲响应图是怎么来的？和VAR得到的脉冲结果有何差别？该怎么解读？解读的过程中需要注意哪些重点？
6、当参数检验结果不能接受或者得到有脉冲结果没办法接受时，该如何调整？
在以上几部分的基础上，进一步结合该模型可以输出的其他图形（但在LT-TVP-VAR应用论文中没出现的）进行解读，帮助你从理论与实证两个角度全面的理解该模型。

以上两个部分为独立的两部分，请同学们根据实际需要进行选购！在学习过程中遇到的各类问题可以随时与我联系QQ：646953269，请备注好LT-TVP-VAR。
祝同学们论文顺利！~