Ошибка при получении дисперсии декомпозиции из SVAR в statsmodels - PullRequest
Новая
       97

Ошибка при получении дисперсии декомпозиции из SVAR в statsmodels

0 голосов
/ 21 февраля 2020

Я настроил модель SVAR с помощью statsmodels.SVARResults. Когда я пытаюсь получить декомпозицию дисперсии, она выдает ошибку или просто возвращает место в памяти. Я пробовал два способа. 

import numpy as np
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR, SVAR
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = DF[[various data fields]]



A = np.asarray([[1, 0, 0],[0, 1, 0],['E', 'E', 1]])
B = np.asarray([['E', 0, 0], [0, 'E', 0], [0, 0, 'E']])
A_guess = np.asarray([0.5, 0.25, -0.38])
B_guess = np.asarray([0.5, 0.1, 0.05])
mymodel = SVAR(df1, svar_type='AB', A=A, B=B)
res = mymodel.fit(maxlags=1, maxiter=10000, maxfun=10000, solver='bfgs')



res.fevd()

возвращает эту ошибку: 

TypeError: irf() got an unexpected keyword argument 'var_decomp'

Когда я пытаюсь это сделать так: 

res.fevd

Я просто получаю место в памяти экземпляра

...