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r - DLM パッケージを使用した R の状態空間モデルにおける外生変数の導入
次の状態空間モデルに適合させようとしています。
(1) Kt = K(t-1)* + ε1t
(2)Yt = Kt + βZt + ε2t
ここで、t は時間、Yt は (t での) 観察可能な変数、Ktは観察不可能な傾向であり、Zt説明できる可能性のある観察可能な変数の行列ですYt。ε1およびε2は、状態空間モデルの通常の誤差項です。
次のプロセスを MLE で推定し、トレンド Kt と係数 β の行列を取得する必要があります。しかし、dlm や dlmModReg でそれを行う方法が見つかりませんでした。
このモデルを Matlab で推定する方法を知っています (以下のリンクを参照)。しかし、dlm パッケージでこのようなモデルを指定する方法がわかりません。dlmパッケージの機能でできますか？
(「dlm パッケージ内の外部変数」というタイトルの未回答の関連投稿があることがわかりました)
どんな助けも心から感謝します (別のパッケージを使用することを意味する場合でも)!
r - 多変量状態空間モデル dlm okuns 法
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。
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。
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：
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?