Как изменить масштаб импульсных характеристик после VAR в статистических моделях? ⇐ Python

[Anonymous]

Рассмотрим пример ниже

Код: Выделить всё

import numpy as np
import pandas=
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR

mdata = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data

# prepare the dates index
dates = mdata[['year', 'quarter']].astype(int).astype(str)

quarterly = dates["year"] + "Q" + dates["quarter"]

from statsmodels.tsa.base.datetools import dates_from_str

quarterly = dates_from_str(quarterly)

mdata = mdata[['realgdp','realcons','realinv']]

mdata.index = pandas.DatetimeIndex(quarterly)

data = np.log(mdata).diff().dropna()

# make a VAR model
model = VAR(data).fit()

model.irf().plot()

Это дает:


Однако, как видите, оси Y на диаграммах различаются. Я хотел бы иметь одну и ту же ось Y для всех IRF, чтобы параллельное сравнение было более разумным. Как мне это сделать (сохраняя при этом диапазоны доверительных интервалов для каждой диаграммы)?
Спасибо

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... tatsmodels