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  • R语言做面板VAR例子

    千次阅读 2019-01-24 16:45:59
    面板VAR步骤: (1)对各变量做平稳性检验(IPS、PP、ADF、LLC等方法检验) 是逐个变量检验??还是一起检验?? (2)面板数据的最优滞后阶数确定(AIC和SIC方法) (3)在PVAR系统中进行Wald-Granger检验 ...

    面板VAR步骤:

    (1)对各变量做平稳性检验(IPS、PP、ADF、LLC等方法检验)

    是逐个变量检验??还是一起检验??

    (2)面板数据的最优滞后阶数确定(AIC和SIC方法)

    (3)在PVAR系统中进行Wald-Granger检验

    (4)面板VAR估计

    (5)脉冲效应

    (6)面板方差分解

    R语言例子:

    文件pvar.csv数据结构如下:

    数据包括4个内生变量("income","tax","inds","invest")、4个外生变量("cons","fin","open","profit"))以及2个指示变量("id"、“year”),两个指示变量分别为id和year分别标记样本数据点对应的地区和年份。

    代码步骤:

    1.读入数据文件,加载plm包

    ###读取外部数据pvar.csv,保存为.CSV格式的数据
    data=read.csv("pvar.csv",head=T,sep=",")
     
    ###加载plm包
    library(plm)
    2.转换成plm包可识别的面板数据格式 

    ###使用pdata.frame()函数将外部读取的数据转换为plm包可以识别的面板格式,
    使用index参数标记名为id和year的列,分别对应地区和时间。
    注意,新版的plm包已经不再支持plm.data()函数来生成面板格式的数据,
    基于plm包的其它包必须使用pdata.frame()生成可识别的面板格式的数据
     
    pdata=pdata.frame(data,index=c("id","year"))
    3.检验各个变量的平稳性,例如income变量

    ###使用plm包中的purtest()进行面板数据的平稳性检验。
    其中,参数object设定待检验变量;
    exo参数设定是否包含截距项和趋势项,使用“intercept”和“trend”进行定义;
    test参数定义面板平稳性检验的方法,包括常用的IPS方法,该函数指定了5种不同的面板平稳性检验方法
    lags参数定义信息准则,作为滞后标准,使用“AIC”和“SIC”进行定义;
    pmax参数定义最大滞后期;
    purtest(object=pdata[,3],exo="intercept",test="ips",lags="AIC",pmax=4)
     

    P值小于0.05,说明income变量序列平稳。

    4.加载进行面板VAR模型估计所用的包

    ###加载panelvar包进行面板VAR模型的估计,其中包括OLS估计方法和GMM估计方法。
    library(panelvar)
    5.用pvargmm()函数进行GMM-PVAR模型的分析

    注:不知道怎么用R语言确定面板数据最优滞后阶数

    ###使用pvargmm()函数进行GMM-PVAR模型的分析。
    其中,data参数定义数据集;
    dependent_vars参数定义内生变量,使用c()函数限定data数据集中的内生变量的变量名,注意字符必须使用“”;
    exog_vars参数定义外生变量,使用c()函数限定data数据集中的外生变量的变量名,注意字符必须使用“”;
    lags参数定义滞后期; 
    transformation参数定义GMM模型的类型,包括水平模型和差分模型;
    steps参数定义GMM模型的估计程序,包括一步估计、两步估计和多步估计;
    max_instr_dependent_vars以及 max_instr_predet_vars定义GMM模型工具变量的滞后期,我们按照面板GMM的常规设置,设为99期。
    gmmlag5=pvargmm(dependent_vars=c("income","tax","inds","invest"),data=pdata,lags=5,exog_vars=c("cons","fin","open","profit"),transformation="fd",steps="twostep",max_instr_dependent_vars=99,max_instr_predet_vars=99)
    gmmlag5
    内生变量均当一次因变量,再加上外生变量(自变量) 

     

    上表中:***代表 p < 0.001, **代表 p < 0.01, *代表 p < 0.05

    6.对GMM估计结果进行过度识别检验(对于GMM估计,使用hansen_j_test()函数检验是否过度识别)

    如果使用2sls估计估计,则用Sargan’s(1958)和Basman’s(1960)卡方统计量,这也是Wooldridge’(1995)稳健得分检验。如果采用liml估计方法,则用Anderson and Rubin’s(1950) 卡方统计量以及Basmann F统计量;如果采用GMM估计,则用hansen’s(1982)J统计量。

    过度识别检验用来检验模型工具变量是否为外生变量。其原假设是:工具变量是外生的。若拒绝原假设,则说明存在工具变量与扰动项相关。

    ###使用hansen_j_test()函数对GMM估计结果进行过度识别检验
    hansen_j_test(gmmlag5)
     

    结果P值大于0.05,说明接受原假设,即模型选择的工具变量时外生的,这符合工具变量选择要求。

    7.对VAR估计结果进行稳定性检验

    ###使用stability()函数对VAR估计结果进行稳定性检验
    stability(gmmlag5)

    所有特征值均在单位圆内,说明模型稳定。 

    8.使用oirf()函数进行脉冲响应分析

    ###使用oirf()函数进行脉冲响应分析,$income为income是冲击变量,下面的数据框为对应变量的响应值。
    oirf(gmmlag5,n.ahead=10)

    上表为四个内生变量分别作因变量时,其他变量对因变量的脉冲响应值。
     

    展开全文
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  • 变量 用于估计协整 VAR 模型面板的 AR 包。 内容 协整秩检验。 通用协整空间测试和估计器。
  • R语言实现PVAR(面板向量自回归模型)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-05 20:16:00
    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。 ...

    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。码字不易,喜欢请点赞!!!谢谢

    使用R来实现PVAR用到的包是panelvar,panelvar的文档下载链接:

    https://cran.r-project.org/web/packages/panelvar/panelvar.pdf
    

    1.数据样式
    在这里插入图片描述
    其中Code和Date两列是面板时间序列索引。

    2.使用plm包的pdata.frame将dataframe数据转成面板dataframe

    library(plm)
    ##使用pdata.frame()函数将外部读取的数据转换为plm包可以识别的面板格式,
    ##使用index参数标记名为Code和Date的列,分别对应股票代码和时间
    pdata=pdata.frame(data,index=c("Code","Date"))
    

    3.面板数据平稳性检验

    ##使用plm包中的purtest()进行面板数据的平稳性检验。
    ##其中,参数object设定待检验变量;
    ##exo参数设定是否包含截距项(intercept)和趋势项(trend);
    ##test参数定义面板平稳性检验的方法;
    ##lags参数定义信息准则,使用“AIC”和“SIC”进行定义;
    ##pmax参数定义最大滞后期;
    purtest(object=pdata[,3],exo="intercept",test="ips",lags="AIC",pmax=10)
    

    平稳性检验结果若p值小于0.05,则表示平稳

    4.使用panelvar包的pvargmm函数进行GMM-PVAR分析以及确定最优滞后期

    library(panelvar)
    ##data参数定义数据集;
    ##dependent_vars参数定义内生变量;
    ##exog_vars参数定义外生变量;
    ##lags参数定义滞后期; 
    ##transformation参数定义GMM模型的类型,包括水平模型和差分模型(First-difference "fd" or forward orthogonal deviations "fod");
    ##steps参数定义GMM模型的估计程序,包括一步估计、两步估计和多步估计;
    ##max_instr_dependent_vars以及 max_instr_predet_vars定义GMM模型工具变量的滞后期,我们按照面板GMM的常规设置,设为99期。
    gmmlag = pvargmm(dependent_vars=c("sentiment","heat","Guba","XQ","BCI"),data=pdata,lags=5,exog_vars=c("Count","Value"),
                    transformation="fd",steps="twostep",max_instr_dependent_vars=99)
    

    注:一般VAR和SVAR都是先确定最优滞后阶数然后再进行模型模拟,但是R使用panelvar包实现PVAR时,需要先使用模型模拟,然后使用Andrews_Lu_MMSC函数计算模型拟合结果的AIC、BIC、HQIC值,从而比较不同滞后阶数的准则值来得到最优滞后阶数。

    Andrews_Lu_MMSC(gmmlag)
    

    5.模型估计结果过度识别检验

    ##原假设:工具变量是外生的。
    ##若拒绝原假设,则说明存在工具变量与扰动项相关。
    hansen_j_test(gmmlag)
    

    6.稳定性检验

    stability(gmmlag)
    

    7.脉冲响应分析

    ##使用oirf()函数进行脉冲响应分析
    oirf(gmmlag,n.ahead=10)
    
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    var popup = Ext.create('Ext.Panel',{
    	floating : true,
    	centered : true,
    	modal : true,
    	fullscreen : true,
    	width : 400px,
    	height : 700px,
    	items:[
    		xtype : 'toolbar',
    		title : '详细信息',
    		items : [
    			{
    				xtype : 'spacer'
    			},
    			{
    				xtype : 'button',
    				text : '关闭',
    				handler : function(){
    					popup.hide();
    				}
    			}
    		]
    	]
    })
    

    然后在点击的函数中,调用popup.show()方法,就可以了

    展开全文
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面板var