具有特定 VAR 模型的预测滞后答案

【问题标题】：Forecasts with specific VAR model lags具有特定 VAR 模型的预测滞后
【发布时间】：2014-04-01 14:28:27
【问题描述】：

提前致谢。在this post 中，我提出了如何在 VAR 模型中选择特定滞后的问题。在快速回复并了解“restrict”和“coef”功能后，我能够成功运行具有我想要的特定滞后的 VAR 模型。但是，使用受限 VAR 模型进行预测需要什么代码？

我的代码示例如下：

 ##Attempt to Restrict VAR Coefficients
 ##VAR has 5 lags with three variables plus constant and 11 seasonal dummies.

 library("vars")
 var1 <- VAR(DVARmat, p = 5, type ="const", season = 12)
 restrict <- matrix (c(1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,
                       1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,
                       1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0),
                     nrow = 3, ncol = 27, byrow = T)
 var1_restrict <- coef(restrict(var1, method ="man", resmat = restrict))
 var1_restrict

我知道普通 VAR 之后的预测代码，但似乎无法将受限 VAR 加入其中。再次感谢。

【问题讨论】：

我想您将predict 用于无限制的VAR 模型，但是由于restrict(...) 也返回类varest 的对象，您应该能够在@987654327 上成功使用predict @ 也。也许您正在尝试predict(coef(restrict(...))) 或类似的东西？
@Julius 好的，我现在可以看清楚了。我需要习惯对象和类的 R 术语。非常感谢。
随时发布您的问题的答案并接受它。

标签： r time-series restrict

【解决方案1】：

生成受限系数矩阵restrict后，你可以在restrict(...)上使用predict，因为restrict(...)也返回一个类varest的对象：

 ##Attempt to Restrict VAR Coefficients
     ##VAR has 5 lags with three variables plus constant and 11 seasonal dummies.

         library("vars")
         var1 <- VAR(DVARmat, p = 5, type ="const", season = 12)
         restrict <- matrix (c(1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,
                               1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,
                               1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0),
                             nrow = 3, ncol = 27, byrow = T)
         var1_restrict <- coef(restrict(var1, method ="man", resmat = restrict))
         var1_restrict

         expostrestrict <- predict(restrict(var1, method="man", resmat = restrict), n.ahead = 13, ci=.95)

请注意，restrict(var1, method="man", resmat = restrict) 是一个可以生成的对象，因此如果愿意，他们也可以使用以下内容：

restrict_var <- restrict(var1, method="man", resmat = restrict)
expostrestrict <- predict(restrict_var, n.ahead = 13, ci=.95)

【讨论】：