方差分解基础更可靠：BK 溢出指数是在 VAR 模型的方差分解基础上发展而来的，方差分解可以将系统中一个变量的预测误差方差分解为系统中其他变量的冲击所贡献的部分，这种方法为分析变量之间的相互影响提供了一个较为严谨的理论框架，使得 TVP-VAR-BK 溢出指数的计算结果具有较高的可靠性和解释力。这意味着在不同的经济时期或市场环境下，金融市场或经济变量之间的信息溢出效应可能会有所不同，TVP-VAR

动态调整：与传统的QVAR模型相比，TVP-Quantile-VAR-DY模型的最大特点在于其参数可以随时间变化。模型结果包含：代码为R语言，能够实现静态溢出矩阵，总溢出指数，溢出指数，溢入指数，净溢出指数等结果导出和画图。中国金融市场的应用：在中国金融市场的实证研究中，TVP-VAR-DY模型已成功揭示了市场中存在的非对称风险溢出效应，尤其是在负面冲击下的表现尤为显著。基于时变参数分位数VAR模

提供HD-TVP-VAR-DY溢出指数的R语言代码，包含数据、注释和参考论文（有无代码基础都可以直接run到底），能导出静态溢出矩阵，总溢出指数Total，溢出指数To，溢入指数From，净溢出指数Net 到 EXCEL，并实现画图。

在实证研究中，TVP-VAR-DY 模型可用于分析多个领域的问题，例如金融市场中不同资产类别之间的风险溢出、宏观经济变量之间的相互影响等。它可以输出总溢出指数、各个指标溢出情况、各个指标溢入情况、各个指标净溢出数据和图形等，为研究者提供丰富的信息，帮助他们更好地理解和解释所研究的经济现象。例如，在金融领域，该模型可用于研究不同金融市场（如股票市场、债券市场、外汇市场等）之间的风险传递和溢出效应，帮