Як оцінити функцію векторної авторегресії та імпульсної реакції за допомогою даних панелі


9

Я працюю над оцінкою векторної автоматичної регресії (VAR) та функції імпульсного реагування (IRF) на основі даних панелі з 33 індивідами протягом 77 кварталів. Як слід аналізувати такий тип ситуації? Який алгоритм існує для цієї мети? Я вважаю за краще провести ці аналізи в R, тому якщо хтось знайомий з кодом R або пакетом, призначеним для цієї мети, який він міг би запропонувати, це було б особливо корисно.


Ласкаво просимо на сайт, @Roman. Просити R-пакети поза темою для резюме (див. Нашу довідкову сторінку ). Більше того, цей Q буде поза темою і для переповнення стека . Ви можете спробувати r-help listserv.
gung - Відновити Моніку

Це питання видається поза темою, оскільки йдеться про запит R-пакетів.
gung - Відновити Моніку

Чи можу я попросити алгоритм оцінки VAR на панелі?
Ром

3
Звичайно, ви можете запитати про те, як вирішити цю ситуацію, і в процесі відповіді хтось може надати корисний код R (чи ні ...). Це просто питання "який пакет буде робити X", це поза темою. Якщо ви хочете, щоб питання залишалося тут (і залишайтеся відкритим), просто відредагуйте свій Q, щоб перейти до теми. Це може допомогти вам прочитати відповідний розділ довідкової сторінки та наш путівник із питань переформулювання Вашого питання Q.
gung - Відновити Моніку

Я редагував це, сподіваючись, що це може призвести до більш продуктивних відповідей для вас. Переконайтеся, що він все ще запитує, що ви хочете знати і побачити, чи сподобалось вам. Якщо ні, натисніть "відкат", щоб повернути його до останньої редакції з моїми вибаченнями.
gung - Відновити Моніку

Відповіді:



6

Загальні моделі векторної авторегресії даних на панелі включають в себе оцінювач Ареллано-Бонда (зазвичай його називають "різницевим" ГММ), оцінювач Блонделла-Бонда (зазвичай його називають "системним" ГММ) та оцінювач Ареллано-Бовер . Усі користуються GMM та починають з моделі:

yit=l=1pρlyi,tl+xi,tβ+αi+ϵit

Ареллано і Бонд приймають першу різницюyi,t щоб зняти фіксований ефект, αi а потім використовує відсталі рівні як інструменти:

E[Δϵityi,t2]=0

Це в основному те саме, що описано в цій статті Хольца-Еакіна Ньюї Розена , яка також містить деякі інструкції щодо їх виконання.

Блонделл і Бонд використовують відстаючі перші відмінності як інструменти для рівнів:

E[ϵitΔyi,t1]=0
Назва "система" GMM зазвичай означає поєднання цих інструментів з тими, від Arellano Bond.

Ареллано та Бовер використовують систему GMM, а також досліджують зміщення змінних вперед, що, наскільки мені відомо, безпосередньо не реалізовано R, але ви можете ознайомитись з їх документом для отримання деталей.

І RАреллано-Бонд, і Блонделл-Бонд реалізовані в plmпакеті під командою pgmm. Документація, до якої я посилався, містить інструкції та приклади, як саме їх виконати.


Дуже дякую! Я використовував пакет PLM для простих панелей. І я хвилювався щодо його застосування для PVAR. Дякую.
Ром

1
researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044 Ви знайдете пакет тут. Успіхів у ваших дослідженнях
Майкл Зігмунд

3

Ви можете використовувати систему, здавалося б, неспоріднених рівнянь регресії (використовуючи пакунок systemfit) після перетворення набору даних у pdata.frame (пакет PLM). Потрібно вивести функції імпульсного реагування самостійно. Якщо ви будете слідувати підручнику Гамільтона чи Гріна, це не повинно бути занадто складним.


2

Я щойно знайшов цю статтю "Панель векторної авторегресії в R: Пакет Panelvar" (2017) Майкла Зігмунда, Роберта Ферстля та Даніеля Унтеркофлера, яка в основному є описом методів, реалізованих у Р. https://papers.ssrn.com /sol3/papers.cfm?abrief_id=2896087

Крім того, тут є ще одне питання: Панельні векторні авторегресійні моделі в R?

Зараз автори публікують код на CRAN, але вже надають двійкові пакети на Researchgate. https://www.researchgate.net/project/Panel-Vector-Autoregression-Models-with-different-GMM-estimators

Пакет бінарних панелейvarvar можна завантажувати безпосередньо, я думаю, джерела повинні бути доступні на CRAN найближчим часом. https://www.researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044


1
Відповіді лише на посилання можуть стати марними, якщо посилання перерветься (це справді відбувається). Ви можете розширити свою відповідь за допомогою презентації основних понять із документа, на який ви посилаєтесь. Або, принаймні, написати «перевірити Panelvarпакет.
Łukasz Deryło

Ну, пакет ще ніде не публікується, тому я в основному просто хотів додати кілька посилань. Сподіваюсь, цього зараз достатньо.
hannes101

2
Так, це краще. Тепер я можу шукати цей документ, навіть якщо ваше посилання розривається. Дякую!
Łukasz Deryło

Пакет panelvarвже доступний на CRAN. Після встановлення та завантаження я б почав о?pvargmm
altabq

1

Я б запропонував використовувати {vars}бібліотеку в Р. Він має функцію для оцінки VAR-моделі та для оцінки функції імпульсного реагування з цієї моделі та для дослідження причинності Грейнджера тощо.

Я пропоную вам переглянути наступні функції:

> VARselect()
> VAR()
> irf()
> causality()

дякую @fredrikhs за ваші коментарі. насправді {vars} добре підходить для часових рядів. як використовувати цей пакет для призначення панелей? пряме звернення не працює ...
Ром

Чи можете ви навести приклад, як виглядають дані?
fredrikhs

Дані у звичайному форматі, як для пакета {plm}. Vars: країна-ідентифікатор рік Річний ВВП FinalConsumpExpend DimesticDemand ... (всього 21 вар.) За 1994Q1: 2003Q1 період часу
Rom

varsПакет не працює з панельними даними, AFAIK
altabq

1

Привіт @ Роману та всім іншим. Я також перебуваю у панельних моделях VAR, і в моєму пошуку я натрапив на написані користувачем команди, написані користувачем командами pvar та xtvar. Я вже використав pvar, і це здається цілком нормально. Детальніше про це ви можете прочитати тут і покрокову програму


ось посилання на команду і додаток pvar
Айобамі

1
ОП попросив код R, тому я не впевнений, чому ви вважаєте, що Stata допоможе йому. Можливо, ви можете редагувати свою відповідь докладно?
mdewey
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.