VAR模型中系数稳定性的QLR检验R

Question

我已经为该数据集拟合了一个简单的双变量VAR模型，并且我想运行QLR检验以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简单的QLR测试。

任何时间序列的R-pro都可以帮助我。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测试只是Chow测试中某个样本的最大F-统计量。 Fstats（）函数完全给你你想要的。以下是使用菲利普斯曲线的示例：

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统计。红线是基于Andrews（1993）和Hansen（1997）的临界值。在这种情况下，我们将不会拒绝没有结构变化的空白。我不确定strucchange在变量包中有多好。但由于可以逐行估计VAR，所以可以简单地使用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 他们有另一个使用错误修正模型的例子。