statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.MLEResults.脉冲响应¶

MLEResults.impulse_responses(steps=1, impulse=0, orthogonalized=False, cumulative=False, **kwargs)[source]¶

脉冲响应函数

Parameters:¶

stepsint, optional

计算脉冲响应的步数。 默认值为1。请注意，对于时间不变模型，初始脉冲不计为一步，因此如果steps=1，输出将包含2个条目。

impulseint, str or array_like

如果是一个整数，表示状态创新到脉冲；必须在 0 和 k_posdef-1 之间。如果是一个字符串，它表示 df 中哪个列被赋予单位（1）脉冲。 或者，可以提供一个自定义的脉冲向量；必须形状为 k_posdef x 1。

orthogonalizedbool, optional

是否使用正交化的创新进行脉冲响应。 请注意，这也会影响自定义的 脉冲 向量。默认值为 False。

cumulativebool, optional

是否返回累积脉冲响应。默认值为 False。

anchorint, str, or datetime, optional

状态创新脉冲的样本内时间点。类型取决于模型中给定的endog的索引。两个特殊情况是字符串‘start’和‘end’，分别表示将脉冲设置在样本的第一个和最后一个点。整数值可以从0到nobs - 1，或者可以是负数以应用负索引。最后，如果向模型提供了日期/时间索引，则此参数可以是日期字符串以解析或日期时间类型。默认值为‘start’。

exogarray_like, optional

外生回归变量的新观测值（如适用）。

**kwargs

如果模型具有随时间变化的设计或转移矩阵，并且锚点和步数的组合意味着为样本外周期创建脉冲响应，那么这些矩阵必须为样本外步骤提供更新的值。例如，如果设计是一个随时间变化的组件，nobs是10，锚点=1，并且步数是15，则必须提供一个(k_endog x k_states x 7)矩阵，其中包含新的设计矩阵值。

Returns:¶

impulse_responsesndarray

由于脉冲参数引起的每个内生变量的响应。对于时间不变模型，脉冲响应为步数 + 1个元素（这给出了“初始脉冲”，随后是VAR和SARIMAX模型的重要情况下的步数响应），而对于时间变化模型，脉冲响应仅给出步数个元素（以避免不得不意外地提供更新的时间变化矩阵）。

另请参阅

simulate

根据给定的状态空间模型模拟时间序列，可以选择性地指定创新序列。

注释

在计算脉冲响应时，测量方程和状态方程中的截距被忽略。