VAR 모델의 계수 안정성에 대한 QLR 테스트 R

Question

이 데이터 세트에 간단한 바이 - 변이 VAR 모델을 적용했으며 시간 경과에 따른 계수 안정성을 확인하기 위해 QLR 테스트를 실행하고 싶습니다. "strucchange"패키지를 살펴 보았지만 실제로 간단한 QLR 테스트를 수행하는 방법을 파악할 수 없었습니다.

시계열에서 R-pro가 도움이 될 수 있습니까? 많은 감사합니다!

var.est_2 <- VAR(z.train, ic= "FPE", type = "const") # var.est_2 has the estimates of VAR 

Answer 1

QLR 테스트는 특정 샘플에 대한 Chow 테스트의 최대 F- 통계량에 불과합니다. Fstats() 함수는 원하는 것을 정확하게 제공합니다. 여기 필립스 곡선을 이용한 예이다

require(strucchange) 
data("PhillipsCurve") 
model <- dp ~ dp1 + u1 
qlr <- Fstats(model,data=PhillipsCurve) 
plot(qlr,alpha=0.05) 

플롯에 검은 선은 F-통계의 세트이다. 최대 F-stat는 QLR 통계입니다. 레드 라인은 Andrews (1993)와 Hansen (1997)에 기초한 임계 값입니다. 이 경우 구조적 변화가 없다는 사실을 거부하지 않을 것입니다. 나는 얼마나 잘 strucchange가 vars 꾸러미와 함께 노는 지 잘 모르겠다. 그러나 VAR을 한 줄씩 계산할 수 있으므로 lm()을 사용하여 각 방정식을 간단히 다시 계산 한 다음 Fstats() 함수를 적용하면됩니다. 또한이 백서의 섹션 5를 살펴보십시오. http://www.jstatsoft.org/v07/i02/paper 오류 수정 모델을 사용하는 또 다른 예제가 있습니다.