带R的VAR模型系数稳定性的QLR检验

Question

我已经将一个简单的双变量VAR模型拟合到这个数据集，并且我想运行QLR测试来检查系数随时间的稳定性。我查看了"strucchange“包，但无法弄清楚如何实际运行一个简单的QLR测试。

时间序列中的R-pro能帮到我吗？非常感谢！

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

Answer 1

QLR检验就是某一样本的Chow检验的最大F统计量。Fstats()函数给出了您想要的东西。下面是一个使用Phillips曲线的示例：

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

图中的黑线是F统计量的集合。最大F-stat是QLR状态。红线是基于Andrews (1993)和Hansen (1997)的临界值。在这种情况下，我们将无法拒绝没有结构变化的null。我不确定strucchange是否能很好地处理vars包。但是，由于VAR可以逐行估计，因此您可以简单地使用lm()重新估计每个方程，然后应用Fstats()函数。另外，请看本文的第5部分：http://www.jstatsoft.org/v07/i02/paper他们有另一个使用纠错模型的示例。