Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Квантильный Granger-тест причинности: вычисление статистики Sup-Wald для каждого квантильного интервала.
Квантильная модель VAR: авторегрессионная модель с распределенным лагом
Вычисление функции импульсного отклика
Построение графиков импульсов для каждого квантильного уровня
Использование pyqt5 для создания графического интерфейса
Использование statsmodels для квантильной регрессии
Использование pandas для сохранения результатов в файл Excel
Основные элементы:
Панель инструментов:
Панель данных: * Импорт данных: при нажатии кнопки выбирается путь для импорта данных, если данные не импортированы, по умолчанию импортируются тестовые данные
Внимание: количество — это количество точек, например, если количество равно 17, то будут созданы 16 интервалов квантилей
Пример:
Начальная точка = 0.1, конечная точка = 0.9, количество = 2, будут созданы интервалы: [0.1, 0.9]
Начальная точка = 0.1, конечная точка = 0.9, количество = 3, будут созданы интервалы: [0.1, 0.5], [0.5, 0.9]
Установка параметров
Дата: при выборе параметра первая колонка считается последовательностью дат, при вычислении статистики Wald она удаляется; при отмене выбора, первая колонка не удаляется
Модельная настройка: Представляет собой циклическую модель, по умолчанию используется однофакторная модель для каждого рынка
Внимание: данные должны быть отсортированы в соответствии с моделью
Предположим, что p=1, q=2, форма уравнения оценки будет следующей: Y=c1+c2Y-1+c3X-1+c4X-2 | Выбор модели | Описание содержания | Сортировка данных | Описание правил расчета | | :-----------------: | :----------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | Однофакторная модель для каждого рынка | Исследование причинно-следственных связей одного фактора для каждого рынка, например, влияние цен на недвижимость на рынок акций или валютный рынок | data=[X,Y1,Y2,Y3] | X регрессия на Y1; X регрессия на Y2; X регрессия на Y3 | | Взаимное влияние | Исследование причинно-следственных связей двух факторов, например, влияние цен на недвижимость и акции на валютный рынок | data=[X,Y1,Y2,Y3] | X регрессия на Y1; X регрессия на Y2; X регрессия на Y3; Y1 регрессия на X; Y1 регрессия на Y2; Y1 регрессия на Y3;......... | | Многие факторы для одного рынка | Исследование причинно-следственных связей многих факторов для одного рынка, например, влияние различных эмоций на валютный рынок | data=[X1,X2,X3,Y] | X1 регрессия на Y; X2 регрессия на Y; X3 регрессия на Y | * Информационный критерий : Представляет собой критерий, используемый для определения оптимального числа задержек, включая критерий AIC или BIC
AIC(p, q) = lnS(θ) + (p + q + 1) / T
BIC(p, q) = lnS(θ) + (p + q + 1) × lnT / (2T)
где S(θ) представляет собой сумму несимметричных абсолютных остатков, T - объем выборки, p и q - числа задержек.
Число оценок задержек : При расчете оптимального числа задержек необходимо вычислять значения AIC/BIC в каждом интервале, выбирать минимальное значение AIC/BIC в интервале и соответствующее ему число задержек, как оптимальное. Этот параметр представляет собой количество точек, выбранных для расчета в каждом интервале, по умолчанию выбирается 30 точек.
Максимальное число задержек : Представляет собой максимальное число задержек, выбираемое по умолчанию 5 задержек.
Панель инструментов :
Начать выполнение : При нажатии начинается оценка модели QVAR
Построение графика импульсов : При нажатии строится график импульсов для различных квантилей
Импорт данных : Если необходимо добавить переменные-контроли, то следует нажать эту кнопку для импорта данных
Задержка порядка :
p : порядок задержки для объясняемой переменной y
q : порядок задержки для объясняющих переменных x
Квантиль : По умолчанию выбираются 5 квантилей [0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9]
√ : При нажатии добавляется квантиль
× : При нажатии удаляется квантиль
Внимание : Максимальное количество квантилей для вычисления - 10
Переменные-контроли : Формула регрессии с переменными-контролями
Информация отображения : Отображение уведомлений
Шаг 1 : Введите следующую команду в командной строке в текущей директории:
python main.py
Подсказка : В текущей директории, щелкните правой кнопкой мыши на cmd или shell для открытия командной строки
Шаг 2 : Нажмите кнопку Импорт данных
Если импорт прошел успешно, будет отображено уведомление об успешном импорте
Шаг 3 : Установите параметрыШаг 4 : Нажмите кнопку Начать выполнение, дождитесь завершения выполнения программы, результат будет сохранен в файле Granger.xlsx в папке Результат выполнения
|-- Quantile
|-- beauty_UI.py // Код для улучшения внешнего вида GUI
|-- func.py // Основной функционал, определение вычислений квантильного Granger-эффекта
|-- main.py // Основная программа
|-- README.md // Описание проекта
|-- data // Папка для хранения данных
| |-- output.xlsx // Файл результатов тестирования
| |-- Sup_wald_lag.xlsx // Файл для проверки значимости Sup_wald
| |-- Тестовые данные.xlsx // Файл для тестирования, просмотр результатов
| |-- Запись выполнения.txt // Лог выполнения
|-- pyqt5_интерфейс // Файлы, созданные с помощью Qt Creator
| |-- GUI // Основное окно
| |-- child_GUI // Дочернее окно
|-- Результат выполнения // Папка для хранения результатов выполнения
Основные файлы проекта - main.py и func.py
Использование команд для квантильной регрессии с помощью библиотеки statsmodels:
| Атрибут | Описание | Метод | Описание |
|---|---|---|---|
| res.params | Получение оцененных параметров | res.summary() | Отображение оцененных результатов |
| res.bse | Получение стандартных ошибок | res.cov_params() | Получение матрицы ковариаций |
| res.resid | Получение остатков | res.f_test("x2 = 0") | Wald-тест |
В связи с тем, что GitHub затрудняет отображение формул в LaTeX-формате, можно нажать здесь для просмотра.
| Название | Функционал | Иконка | Официальный сайт |
|---|---|---|---|
| Qt Creator | Визуализация GUI-интерфейса |  |
нажать |
| PyCharm | Редактор кода |  |
нажать |
| Visual Studio Code | Редактор кода |  |
нажать |
《Python Qt GUI与数据可视化编程》 → 《Python Qt GUI и визуализация данных программированием》
《陈强高级计量经济学》 → 《Чень Цзянг Высшая метрическая экономика》
статьи:
Koenker & Machado1999 Inference QuantileReg → Koenker & Machado1999 Выводы по квантильному регрессу
Asymmetric Least Squares Estimation and Testing → Асимметричное наименьшее квадратичное оценивание и тестирование
Tests-for-Parameter-Instability-and-Structural-Change-With-Unknown-Change-Point → Тесты на нестабильность параметров и структурные изменения с неизвестной точкой изменения
Исследование взаимосвязи между ценами на недвижимость и валютными курсами на основе метода Granger-причинности для квантильных данных → Исследование взаимосвязи между ценами на недвижимость и валютными курсами на основе метода Granger-причинности для квантильных данных
Исследование взаимосвязи между сетевыми эмоциями и доходностью акций на основе метода Granger-причинности для квантильных данных → Исследование взаимосвязи между сетевыми эмоциями и доходностью акций на основе метода Granger-причинности для квантильных данных
другое:
Помощь Eviews 8 → Помощь Eviews 8
Лекции П. П. П. по квантильному регрессии → Лекции П. П. П. по квантильному регрессу
MIT © Добросердечный горожанин Стоун
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )