私は 2 つの変数 (金融ストレス指数 "CISS" と生産高の伸び) を持っています。R の tsDyn パッケージを使用して、最初に TVAR を計算しました。paperは、CISS と産出量の伸びからなる時系列です。
tvarpaper = TVAR(paper, lag=2, nthresh=1, thDelay=2, thVar= paper[,1])
インパルス応答関数を計算したい。https://github.com/MatthieuStigler/tsDyn_GIRFを使用したので、これはまさに私がプロットしたいものではありません。低ストレス領域と高ストレス領域の IRF を、対応する信頼帯で別々にプロットしたいと考えています。
最初に、サンプルを分割して、通常の iRF 関数で IRF を計算することを考えました。次のケースでは、高ストレス体制で試しました。
SplitUPCISS <- paper[paper[,1] > -42.9926,]
tsSplitUPCISS <- ts(SplitUPCISS)
growthUPCISS <- VAR(SplitUPCISS, p=2)
SplitUPCISSIRF <- irf(growthUPCISS, impulse="tsyCISS12", reponse="tslogygdp12")
ただし、プロットするとほとんど動きがないので、100％確信はありません。しきい値変数を調べるために事前に tvar を計算したので、実際に分割サンプルの VAR を計算する必要がありますか?