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このデータセットに単純な二変量 VAR モデルを当てはめました。QLR テストを実行して、経時的な係数の安定性を確認したいと考えています。「strucchange」パッケージを調べましたが、簡単な QLR テストを実際に実行する方法がわかりませんでした。

時系列のR-proはそれで私を助けてくれますか. どうもありがとう。！

var.est_2 <- VAR(z.train, ic= "FPE", type = "const") # var.est_2 has the estimates of VAR
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QLR 検定は、特定のサンプルに対する Chow 検定の最大 F 統計量です。Fstats() 関数は、まさにあなたが望むものを提供します。フィリップス曲線を使用した例を次に示します。

require(strucchange)
data("PhillipsCurve")
model <- dp ~ dp1 + u1
qlr <- Fstats(model,data=PhillipsCurve)
plot(qlr,alpha=0.05)

プロットの黒い線は F 統計量のセットです。最大 F 統計は QLR 統計です。赤い線は、Andrews (1993) と Hansen (1997) に基づく臨界値です。この場合、構造変化がないというヌルを拒否できません。strucchange が vars パッケージとどの程度うまく機能するかはわかりません。ただし、VAR は行ごとに推定できるため、lm() を使用して各方程式を再推定し、Fstats() 関数を適用するだけです。また、この論文のセクション 5 も参照してください: http://www.jstatsoft.org/v07/i02/paper 彼らは、エラー修正モデルを使用した別の例を持っています。

于 2012-06-18T12:12:47.243 に答える