벡터 오류 수정 모델 (

Question

)

Joel Hasbrouck이 채택한 벡터 오류 수정 모델을 사용하여 뉴욕 (N)과 런던 (L)의 가격 간의 관계를 추정해야합니다. 온라인에서 많은 연구를 한 후에도 여전히 많은 진전을 이루지 못했기 때문에이 모델을 완성하는 데있어 어떤 방향을 제시 할 수 있는지 전문가에게 물어볼 것이라고 생각했습니다.

내 데이터 세트는 날짜, 시간, 기호, 가격이 포함 된 데이터 프레임입니다.

Return (r_t)은 뉴욕과 런던 (방정식 1과 2)에 대한 15 분 간격 (p (t) - p (t-1))마다 가격 간의 로그 차이로 정의됩니다.

모델은 뉴욕의 r_t를 사용하여 뉴욕과 런던의 2 회차 수익률을 모델링합니다 (수식 3).

그런 다음 런던의 r-t에서 뉴욕과 런던의 2 개 시간 지연에 대해 모델링합니다 (방정식 4).

N 및 L은 각각 모델에서 볼 수있는 뉴욕 및 런던을 나타내고 t는 시간을 나타냅니다.

r_t^N=∆ log(P_t^N) 
r_t^L=∆ log(P_t^L) 
r_t^N=α(log(P_(t-1)^N)-log(P_(t-1)^L))+∑_(i=1)to 2(γ_i^(N,N) r_(t-i)^N) + ∑_(i=1)to 2(γ_i^(N,L) r_(t-i)^L)+ ε_t^N 
r_t^L=α(log(P_(t-1)^L)-log(P_(t-1)^N))+∑_(i=1)to 2(γ_i^(L,L) r_(t-i)^L) + ∑_(i=1)to 2(γ_i^(L,N) r_(t-i)^N)+ ε_t^L 

도움이 될 것입니다. 당신의 도움에 미리 감사드립니다!!

저는 R이 처음이고 SAS 및 시계열 절차를 사용하여 좀 더 경험이 있습니다. vars() 사용에 대한 참조를 보았습니다. 그러나 보인 예제는 적용 할 수없는 것처럼 보이기 때문에 꽤 많이 붙어 있습니다. 나는 DW 통계를 작성했으며 공동 통합이 있습니다.

난 그냥이에 대한 코드를 작성하는 방법을 알아낼 수 없습니다

...

당신이를 위해 R에 urca 패키지를 사용할 수 있습니다

Answer 1

: 데이터가 런던 주식에 대한 주식 수익률과 같은 LN 열이 mydf라고 (NY 주식 시장은 NY). 샘플 코드 (테스트되지는) 다음과 같은 :

install.packages("urca") 
library(urca) 
mysample <- mydf[, c("NY", "LN")] 
myvecm <- ca.jo(mysample, ecdet = "const", type="eigen", K=2, spec="longrun") 
myvecm.ols <- cajools(myvecm) 

참고 : 당신이 Johansen 공동 통합 테스트 및 eigen 통계를 사용하고 있다고 가정하고, k은 귀하의 예에서 2라는 지연 번호를 나타내며, ecdet은 공적분에 상수가 있다고 말합니다. 자세한 내용은 여기 manual을 확인하십시오.