Added integration tests (trend component models).
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5a519b812f
commit
bb0660d506
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@ -387,6 +387,8 @@ ECB_MODFILES = \
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trend-component-and-var-models/tcm8.mod \
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trend-component-and-var-models/tcm9.mod \
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trend-component-and-var-models/tcm10.mod \
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trend-component-and-var-models/tcm11.mod \
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trend-component-and-var-models/tcm12.mod \
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trend-component-and-var-models/legacy/vm1.mod \
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trend-component-and-var-models/legacy/vm2.mod \
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trend-component-and-var-models/legacy/vm3.mod \
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@ -0,0 +1,95 @@
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var y1 y2 y3 y4 y5;
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varexo e1 e2 e3 e4 e5;
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parameters A111 A112
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A121 A122
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A211 A212
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A221 A222
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A311 A312
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A321 A322
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B11 B12 B21 B22 lr;
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A1 = randn(2);
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A2 = randn(2);
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A3 = randn(2);
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A111 = A1(1,1);
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||||
A112 = A1(1,2);
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||||
A121 = A1(2,1);
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||||
A122 = A1(2,2);
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||||
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||||
A211 = A2(1,1);
|
||||
A212 = A2(1,2);
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||||
A221 = A2(2,1);
|
||||
A222 = A2(2,2);
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||||
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||||
A311 = A3(1,1);
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||||
A312 = A3(1,2);
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||||
A321 = A3(2,1);
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||||
A322 = A3(2,2);
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||||
B = rand(2);
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B(1,1) = -B(1,1);
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||||
B(2,2) = -B(2,2);
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B11 = B(1,1);
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||||
B12 = B(1,2);
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||||
B21 = B(2,1);
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B22 = B(2,2);
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lr = .1;
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Bstar = [B11, B12, -lr*B11; B21, B22, -lr*B21];
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||||
trend_component_model(model_name=toto, eqtags=['eq:y1', 'eq:y2', 'eq:y3', 'eq:y4', 'eq:y5'], targets=['eq:y3', 'eq:y4', 'eq:y5']);
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model;
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||||
[name='eq:y1']
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diff(y1) = B11*(y1(-1)-y3(-1)+lr*y5(-1)) + B12*(y2(-1)-y4(-1)) +
|
||||
A111*diff(y1(-1)) + A112*diff(y2(-1)) +
|
||||
A211*diff(y1(-2)) + A212*diff(y2(-2)) +
|
||||
A311*diff(y1(-3)) + A312*diff(y2(-3)) + e1;
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||||
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||||
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||||
[name='eq:y2']
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||||
diff(y2) = B21*(y1(-1)-y3(-1)+lr*y5(-1)) + B22*(y2(-1)-y4(-1)) +
|
||||
A121*diff(y1(-1)) + A122*diff(y2(-1)) +
|
||||
A221*diff(y1(-2)) + A222*diff(y2(-2)) +
|
||||
A321*diff(y1(-3)) + A322*diff(y2(-3)) + e2;
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||||
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||||
[name='eq:y3']
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||||
y3 = y3(-1) + e3;
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||||
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||||
[name='eq:y4']
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||||
y4 = y4(-1) + e4;
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||||
[name='eq:y5']
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||||
y5 = y5(-1) + e5;
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end;
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||||
[A0, A0star, AR, T] = get_companion_matrix('toto');
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||||
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||||
if max(max(abs(A0-B)))>1e-12
|
||||
error('Error component matrix (A0) is wrong.')
|
||||
end
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||||
|
||||
if max(max(abs(A0star-Bstar)))>1e-12
|
||||
error('Error component matrix (A0star) is wrong.')
|
||||
end
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||||
|
||||
A1fake = AR(:,:,1);
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||||
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||||
if max(max(abs(A1fake-A1)))>1e-12
|
||||
error('First order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
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||||
|
||||
if max(max(abs(AR(:,:,2)-A2)))>1e-12
|
||||
error('Second order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
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||||
|
||||
if max(max(abs(AR(:,:,3)-A3)))>1e-12
|
||||
error('Third order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
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@ -0,0 +1,95 @@
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|||
var y1 y2 y3 y4 y5;
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||||
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||||
varexo e1 e2 e3 e4 e5;
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||||
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||||
parameters A111 A112
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||||
A121 A122
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||||
A211 A212
|
||||
A221 A222
|
||||
A311 A312
|
||||
A321 A322
|
||||
B11 B12 B21 B22 lr;
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||||
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||||
A1 = randn(2);
|
||||
A2 = randn(2);
|
||||
A3 = randn(2);
|
||||
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||||
A111 = A1(1,1);
|
||||
A112 = A1(1,2);
|
||||
A121 = A1(2,1);
|
||||
A122 = A1(2,2);
|
||||
|
||||
A211 = A2(1,1);
|
||||
A212 = A2(1,2);
|
||||
A221 = A2(2,1);
|
||||
A222 = A2(2,2);
|
||||
|
||||
A311 = A3(1,1);
|
||||
A312 = A3(1,2);
|
||||
A321 = A3(2,1);
|
||||
A322 = A3(2,2);
|
||||
|
||||
B = rand(2);
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||||
B(1,1) = -B(1,1);
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||||
B(2,2) = -B(2,2);
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||||
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||||
B11 = B(1,1);
|
||||
B12 = B(1,2);
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||||
B21 = B(2,1);
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||||
B22 = B(2,2);
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||||
lr = .1;
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||||
Bstar = [B11, B12, -lr*.2*B11; B21, B22, -lr*.2*B21];
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||||
|
||||
trend_component_model(model_name=toto, eqtags=['eq:y1', 'eq:y2', 'eq:y3', 'eq:y4', 'eq:y5'], targets=['eq:y3', 'eq:y4', 'eq:y5']);
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||||
|
||||
model;
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||||
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||||
[name='eq:y1']
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||||
diff(y1) = B11*(y1(-1)-y3(-1)+lr*.2*y5(-1)) + B12*(y2(-1)-y4(-1)) +
|
||||
A111*diff(y1(-1)) + A112*diff(y2(-1)) +
|
||||
A211*diff(y1(-2)) + A212*diff(y2(-2)) +
|
||||
A311*diff(y1(-3)) + A312*diff(y2(-3)) + e1;
|
||||
|
||||
|
||||
[name='eq:y2']
|
||||
diff(y2) = B21*(y1(-1)-y3(-1)+lr*.2*y5(-1)) + B22*(y2(-1)-y4(-1)) +
|
||||
A121*diff(y1(-1)) + A122*diff(y2(-1)) +
|
||||
A221*diff(y1(-2)) + A222*diff(y2(-2)) +
|
||||
A321*diff(y1(-3)) + A322*diff(y2(-3)) + e2;
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||||
[name='eq:y3']
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||||
y3 = y3(-1) + e3;
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[name='eq:y4']
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||||
y4 = y4(-1) + e4;
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||||
[name='eq:y5']
|
||||
y5 = y5(-1) + e5;
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||||
end;
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||||
[A0, A0star, AR, T] = get_companion_matrix('toto');
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||||
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if max(max(abs(A0-B)))>1e-12
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||||
error('Error component matrix (A0) is wrong.')
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||||
end
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||||
|
||||
if max(max(abs(A0star-Bstar)))>1e-12
|
||||
error('Error component matrix (A0star) is wrong.')
|
||||
end
|
||||
|
||||
A1fake = AR(:,:,1);
|
||||
|
||||
if max(max(abs(A1fake-A1)))>1e-12
|
||||
error('First order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
|
||||
|
||||
if max(max(abs(AR(:,:,2)-A2)))>1e-12
|
||||
error('Second order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
|
||||
|
||||
if max(max(abs(AR(:,:,3)-A3)))>1e-12
|
||||
error('Third order autoregressive matrix is wrong.')
|
||||
end
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