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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，其中每月变量的六个滞后和每周变量的一个滞后是包括如下所述： 

    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。

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在函数 的输出中midas_r_ic_table，受限模型和非受限模型的 AIC 和 BIC 都是输出的一部分。使用文档中的修改示例，以适应受限模型的使用

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

于 2019-08-21T23:39:34.077 回答