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R で VECM モデルをフィッティングし、VAR 表現に変換しました。このモデルを使用して、説明変数のさまざまなシナリオに基づいて応答変数の将来の値を予測したいと考えています。

モデルのコードは次のとおりです。

library(urca)
library(vars)

input <-read.csv("data.csv")
ts <- ts(input[16:52,],c(2000,1),frequency=4)
dat1 <- cbind(ts[,"dx"], ts[,"u"], ts[,"cci"],ts[,"bci"],ts[,"cpi"],ts[,"gdp"])

args('ca.jo')
vecm <- ca.jo(dat1, type = 'trace', K = 2, season = NULL,spec="longrun",dumvar=NULL)
vecm.var <- vec2var(vecm,r=2)

今私がやりたいことは、他のものを変化させることによって未来への「dx」を予測することです。次の期間で「u=30,cpi=15,bci=50,gdp=... の場合に dx を予測する」のようなものが機能するかどうかはわかりません。つまり、次の期間に「u」を 15% 増やし (これは明らかに「dx」を含む他のすべての変数にも影響します)、将来への影響を予測します。

また、「vec2var」のステップが必要かどうかはわかりませんので、冗長だと思われる場合は無視してください。

ありがとう
カール

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この主題は、Bernhard Pfaff の著書「 Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R」の第 4 章と第 8 章で非常にうまくカバーされており、そのためにvarsとurcaパッケージが書かれています。

利用可能な予測機能を使用する場合は、vec2var ステップが必要です。

R-Sig-Finance list でより完全な回答が提供されました。この関連スレッドも参照してください。

于 2009-11-23T15:54:29.650 に答える
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どうぞ - ??forecast は vars::predict, クラス varest および vec2var のオブジェクトの Predict メソッドを答えとして与えました。u を大きくするとインパルス応答解析のように見えるので調べてみてください！

于 2009-11-22T20:48:15.950 に答える