Added example (VECM with double differences).
parent
9f00a1573e
commit
1d0a2ae7a3
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@ -0,0 +1,74 @@
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// --+ options: json=compute +--
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var x1 x2 x1bar x2bar z ;
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varexo ex1 ex2 ex1bar ex2bar ez ;
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parameters a_x1_0 a_x1_1 a_x1_2 a_x1_x2_1 a_x1_x2_2
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a_x2_0 a_x2_1 a_x2_2 a_x2_x1_1 a_x2_x1_2
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e_c_m c_z_1 c_z_2 gamma beta ;
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a_x1_0 = -.9;
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a_x1_1 = .4;
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a_x1_2 = .3;
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a_x1_x2_1 = .1;
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a_x1_x2_2 = .2;
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a_x2_0 = -.9;
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a_x2_1 = .2;
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a_x2_2 = -.1;
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a_x2_x1_1 = -.1;
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a_x2_x1_2 = .2;
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beta = .1;
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e_c_m = .1;
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c_z_1 = .07;
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c_z_2 = -.3;
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gamma = .7;
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var_model(model_name=toto, eqtags=['eq:x1', 'eq:x2', 'eq:x1bar', 'eq:x2bar']);
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pac_model(var_model_name=toto, discount=beta, model_name=pacman, undiff('eq:x1', 1), undiff('eq:x2', 1));
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model;
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[name='eq:x1', data_type='nonstationary']
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diff(diff(x1)) = a_x1_0*(diff(x1(-1))-diff(x1bar(-1))) + a_x1_1*diff(diff(x1(-1))) + a_x1_2*diff(diff(x1(-2))) + a_x1_x2_1*diff(x2(-1)) + a_x1_x2_2*diff(x2(-2)) + ex1;
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[name='eq:x2', data_type='nonstationary']
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diff(x2) = a_x2_0*(x2(-1)-x2bar(-1)) + a_x2_1*diff(diff(x1(-1))) + a_x2_2*diff(diff(x1(-2))) + a_x2_x1_1*diff(x2(-1)) + a_x2_x1_2*diff(x2(-2)) + ex2;
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[name='eq:x1bar', data_type='nonstationary']
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diff(x1bar) = diff(x1bar(-1)) + ex1bar;
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[name='eq:x2bar', data_type='nonstationary']
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x2bar = x2bar(-1) + ex2bar;
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[name='eq:pac']
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diff(z) = gamma*(e_c_m*(x1(-1)-z(-1)) + c_z_1*diff(z(-1)) + c_z_2*diff(z(-2)) + pac_expectation(pacman)) + (1-gamma)*ez;
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end;
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shocks;
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var ex1 = 1.0;
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var ex2 = 1.0;
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var ex1bar = 1.0;
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var ex2bar = 1.0;
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var ez = 1.0;
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end;
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// Build the companion matrix of the VAR model (toto).
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get_companion_matrix('toto', 'pacman');
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// Update the parameters of the PAC expectation model (h0 and h1 vectors).
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pac.update.equation('pacman');
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// Set initial conditions to zero. Please use more sensible values if any...
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initialconditions = dseries(zeros(10, M_.endo_nbr+M_.exo_nbr), 2000Q1, vertcat(M_.endo_names,M_.exo_names));
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// Simulate the model for 500 periods
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TrueData = simul_backward_model(initialconditions, 500);
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