midasr 包中无限制模型的模型选择答案

【问题标题】：model selection with unrestricted model in midasr packagemidasr 包中无限制模型的模型选择
【发布时间】：2018-08-15 08:24:53
【问题描述】：

我有一个每月时间序列和两个每周时间序列，我想使用 R 中的 midasr 包使用 MIDAS 回归。此外，我使用的是无限制模型，其中每月变量有六个滞后，每个变量滞后一个每周变量包含在以下内容中：

    unrestricted_model <- midas_r(monthly ~ mls(monthly,1:6,1) + mls(weekly_1,0:7,4) + mls(weekly_2,0:7,4), start = NULL)

由于许多滞后是微不足道的，我想在下一步中进行模型选择。包的作者提供的用户指南的代码演示很好地展示了模型选择过程的通常步骤，但是他们使用不同的算法作为“nealmon”或“almonp”，在他们的回归中具有特定的起始值，然后在模型选择。现在我的问题来了，当我有一个不受限制的模型时，如何进行模型选择？在我看来，expand_weight_lags 只适用于算法而不适用于不受限制的模型。

【问题讨论】：

标签： r time-series model-comparison

【解决方案1】：

在函数midas_r_ic_table 的输出中，受限和非受限模型的 AIC 和 BIC 都是输出的一部分。使用来自documentation 的修改示例，以适应受限模型使用

midas_r(y ~ mls(x, 0:7, 4))

或者对于受限版本

midas_r(y ~ mls(x, 0:7, 4, nealmon) , start = list(x = c(1, -0.5)))

其中起始列表是指数 Almon 滞后系数的起始值

【讨论】：