如何获得我的 VAR 模型的 HAC 标准误差？答案

【问题标题】：How Can I obtain HAC standard errors for my VAR model?如何获得我的 VAR 模型的 HAC 标准误差？
【发布时间】：2020-06-09 12:24:30
【问题描述】：

我已经看到了与此类似的问题，但解决方案似乎不适用于我的情况。

无论如何，我的数据看起来像这样。一阶差分后所有变量均为 I(0)。

   diff.data.gdpg. diff.data.narrowmg. diff.data.inf. diff.data.stir. diff.data.xrusd.
1     -0.51271298           -1.823265     -1.6304108      -1.0116667       -1.1520946
2     -0.04111672            2.799135     -0.3754515      -0.8033333       -3.8242471
3     -1.27394110            1.171467     -1.0167953      -0.7600000       -0.3483001
4     -1.23568342            3.327228     -0.6832069      -0.9600000       -1.1126535
5      2.92195504            4.291975      0.8145149      -0.7100000        0.4041784
6      1.79054994            2.522487      0.9598156       0.6266667        0.3260302

（我知道在技术上不建议在使用 VAR 时先进行差异化，但我不关心这里的预测。我只是想了解这些变量之间的关系）。

无论如何，我使用 vars 包并运行我的 VAR。我将想要获取标准错误的 lmobject 保存到另一个变量中。

varmodel <- VAR(newdata, p = 4, type = "const")
lmobject <- varmodel$varresult$diff.data.stir.

最后，我在对象上调用 vcovHAC。

vcovHAC(lmobject)

这给了我以下错误

Error in bread. %*% meat. : non-conformable arguments

有人有解决办法吗？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我可能为时已晚，但无论如何我都会回答这个问题，以防其他人搜索同样的问题。我猜你的问题是在用 VAR() 函数估计你的模型之后有一个 varest 对象。对于vcovHAC()，没有 varest 对象是可以的。而对于vcovHC 它是。如果你想得到你的 HAC 协方差矩阵，你应该用 dynlm() 估计你的 VAR 模型。 lm object 适用于 vcovHAC。

【讨论】：