BVAR_ 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

BVAR_/
├── bvartools/
│   ├── functions/
│   ├── scripts/
│   └── documentation/
├── cmintools/
│   ├── functions/
│   ├── scripts/
│   └── documentation/
├── examples/
│   ├── example1/
│   ├── example2/
│   └── ...
├── HitchhikerGuide_pdf/
├── HitchhikerGuide_Slides_pdf/
├── LICENSE
├── README.md
└── index.html

目录结构说明

• bvartools/: 包含用于估计向量自回归模型（VAR）、因子模型和局部投影的MATLAB函数、脚本和文档。
• cmintools/: 包含用于趋势-周期分析的MATLAB函数、脚本和文档。
• examples/: 包含多个实际应用示例，帮助用户理解和使用工具箱中的函数。
• HitchhikerGuide_pdf/: 包含项目的主要文档，详细介绍了工具箱的使用方法和示例。
• HitchhikerGuide_Slides_pdf/: 包含项目文档的幻灯片版本，方便快速浏览和演示。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用GPL-3.0许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• index.html: 项目的HTML索引文件，方便在线浏览项目文档。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 README.md 和 index.html。

README.md

README.md 文件是项目的介绍文件，包含以下内容：

• 项目的基本信息
• 项目的主要功能和用途
• 项目的安装和使用说明
• 项目的依赖和要求
• 项目的贡献指南

index.html

index.html 文件是项目的HTML索引文件，用户可以通过浏览器打开该文件，查看项目的详细文档和示例。

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但用户在使用工具箱时，可能需要根据具体需求调整MATLAB的配置和设置。以下是一些常见的配置项：

MATLAB 配置

• 统计工具箱（Statistics Toolbox）: 用于数据分析和统计建模。
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）: 用于优化和求解数学问题。
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）: 用于信号处理和分析。

工具箱配置

• bvar_m: 用于替代MATLAB 2020版本中的内置 bvar 函数，避免冲突。
• bvar_m: 在MATLAB 2022b版本中，工具箱在保存图表时可能会崩溃，因此不建议在2022b版本中保存图表为 eps 或 pdf 格式。

通过以上配置和设置，用户可以顺利使用 BVAR_ 工具箱进行向量自回归模型、因子模型和局部投影的估计和分析。