VAR模型中係數穩定性的QLR檢驗R

Question

我已經爲該數據集擬合了一個簡單的雙變量VAR模型，並且我想運行QLR檢驗以檢查係數隨時間的穩定性。我查看了「strucchange」包，但無法弄清楚如何實際運行簡單的QLR測試。

任何時間序列的R-pro都可以幫助我。非常感謝。！

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

Answer 1

QLR測試只是Chow測試中某個樣本的最大F-統計量。 Fstats（）函數完全給你你想要的。以下是使用菲利普斯曲線的示例：

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

圖中的黑線是F統計量的集合。最大F-stat是QLR統計。紅線是基於Andrews（1993）和Hansen（1997）的臨界值。在這種情況下，我們將不會拒絕沒有結構變化的空白。我不確定strucchange在變量包中有多好。但由於可以逐行估計VAR，所以可以簡單地使用lm（）重新估計每個方程，然後應用Fstats（）函數。另外，請看本文的第5部分：http://www.jstatsoft.org/v07/i02/paper 他們有另一個使用錯誤修正模型的例子。