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R の dlm パッケージを使用して、dlm でオークンの法則方程式を推定しようとしています。次のように、nls を使用して非時変モデルを推定できます。

const_coef <- nls(formula = dur~ b1*dur_lag1 + b2*(d2lgdp-b0) + b3*d2lrulc_lag2 ,
start = list(b0 =0.1, b1=0.1, b2=0.1, b3=0.1),
data = mod_data)

私が推定できるようにしたいdlmモデルb1はb0、上記でランダムウォークに従うことを可能にします。測定方程式を宣言し、状態を追加することで、Eviews でこれを行うことができます (以下は、複製できる元の論文の著者によって提供されたコードです。

'==========================
' SPECIFY THE KALMAN FILTER
'==========================

'Priors on state variables
vector(2) mprior
    mprior(1) = 4           'Prior on starting value for trend GDP growth (annual average GDP growth over 1950s)
    mprior(2) = 0           'Prior on starting value for lagged dependent variable
sym(2) vprior
    vprior(1,1) = 5         'Prior on variance of trend GDP growth   (variance of annual GDP growth over 1950s)
    vprior(2,2) = 1         'Prior on variance of lagged dependent variable

'Specify coefficient vector
coef(8) ckf

'Declare state space
sspace ss1
ss1.append dur = lag*dur(-1) + ckf(2)*(d2lgdp-trend)+ckf(3)*D2LRULC(-2)+[var=exp(ckf(4))]   'Measurement equation
ss1.append @state trend = 1*trend(-1) + [var = exp(ckf(5))]                                                 'State equation for trend GDP growth (random walk)
ss1.append @state lag = 1*lag(-1) + [var = exp(ckf(6))]                                                     'State equation for lagged dependent variable (random walk)

'Apply priors to state space
ss1.append @mprior mprior
ss1.append @vprior vprior

'Set parameter starting values
param ckf(2) -0.0495 ckf(3) 0.01942 ckf(4) -2.8913 ckf(5) -4.1757 ckf(6) -6.2466        'starting values for parameters

'=====================
' ESTIMATE THE MODEL
'=====================

'Estimate state space
smpl %estsd %ested          'Estimation sample
ss1.ml(m=500,showopts)      'Estimate Kalman filter by maximum likelihood
freeze(mytab) ss1.stats

dlm パッケージでこれを行う方法が本当にわかりません。私は次のことを試しました：

buildSS <- function(v){


  dV <- exp(v[1])               # Variance of the measurment equation (ckf4)
  dW <- c(exp(v[2]),            # variance of the lagged dep  (ckf6)
          0,                    # variance of the coef on d2lgdp ckf(2) set to 0
          0,                    # variance of the coef on d2lrulc ckf(3) set to 0
          exp(v[3])             # variance of the random walk intercept (ckf5)
           )

  beta.vec <- c(1,v[4],v[5],1)           # Params ckf(2)  ckf3(3)


  okuns <- dlmModReg(mod_data.tvp[,-1], addInt = TRUE, dV =dV, dW = dW, m0 = beta.vec)




}

#'Set parameter starting values

ckf4Guess <- -2.8913
ckf2guess <- -0.0495
ckf3guess <- 0.01942
ckf5guess <- -4.1757
ckf6guess <- -6.2466



params <- c(ckf4Guess,
            ckf5guess,
            ckf6guess,
            ckf2guess,
            ckf3guess)

tvp_mod.mle <- dlmMLE(mod_data.tvp[,"dur"] , parm = params, build = buildSS)

tvp_mod <- buildSS(tvp_mod.mle$par)

tvp_filter <-  dlmFilter(mod_data$dur,tvp_mod)

上記のコードは実行されますが、出力は正しくありません。状態を適切に指定していません。Rでマルチバイレート回帰を使用してdlmを構築した経験のある人はいますか?

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