R で SVAR を推定していますが、AB フォームの結果は Eviews とは大きく異なります。なぜそうなったのかはわかりません。また、私が正しいと思うオプションはエラーメッセージを表示します。誰でも私を助けることができますか？私が使用しているRコードは次のとおりです。
resA <- matrix(NA, nrow = 5, ncol = 5)
resA[2,4]=resA[2,5]=resA[3,4]=resA[3,5]=resA[4,2]=resA[4,3]=resA[4,5]=0
resA[5,2]=resA[5,3]=resA[5,4]=0
resA[1,1]=resA[2,2]=resA[3,3]=resA[4,4]=resA[5,5]=1
resA
model=VAR(vardata, p=2, type="const")
summary(model)
stt=matrix(0.1, nrow = 1, ncol = 10)
model1=SVAR(model, Amat=resA, lrtest=TRUE, estmethod="scoring", start=stt, conv.crit=0.0001, max.iter=500)
summary(model1)
irf.gap=irf(model1, impulse="gap", boot=FALSE, n.ahead=15, runs=100)
plot(irf.gap)
問題は、最後のコマンド IRF です。Eviewsとは逆の形をしています。Eviewsは、dfを調整したCholesky Decompositionを使用していること（これはCIに関連するはずです）と「Cholesky one SD Innovations +/- 2 SEへの応答」についてのみ言及しているため、問題はSD と 2SE が 1 つずつありますが、R コマンド "irf" がどのように機能するかはまだわかりません...
ところで、私が使用している R のパッケージは でlibrary(vars)、Eviews には IRF のデフォルト設定を使用しました。
更新: コマンド irf が Eviews のコレスキー分解とは異なる構造インパルス応答関数を計算するために問題が発生しました。Eviews バージョンの IRF を手動で計算するための手順を記載したリンクを共有していただければ幸いです。