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我有兴趣使用bvarR 中的新包来预测一组内生时间序列。但是，由于 COVID 大流行，我的时间序列经历了结构性中断。在模型中解释这一点的最佳方法是什么？一些假设：

  1. 添加外生虚拟变量（好像包没有这个功能）
  2. 添加具有强先验的内生虚拟变量，使其他变量对其的影响系数为零（即“人工”外生变量）
  3. 创建两个单独的模型（结构中断之前与之后）

我尝试了 2+3 的混合。我测试了一个（i）模型，只有最近的数据（结构中断后），没有虚拟变量，而（ii）另一个模型有完整的历史，有一个额外的内生（虚拟）变量，但没有强虚拟先验（我不明白如何正确配置它）。模型 (ii) 在测试集中表现得更好。

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我给包的所有者 Nikolas Kuschnig 写了一封电子邮件（在 SO 中找不到他的用户），他回复了：

结构性中断总是难以建模。一般来说，估计两个单独的模型可能更可取，但鉴于时间跨度短并且您获得可用的结果，您添加虚拟变量的想法也应该有效。您可以通过手动设置psi来 调整其他变量的先验bv_mn()（有关说明，请参阅文档和小插图）。根据变量的不同，你也可以不做任何事情，因为 COVID 可能只是被视为另一种冲击（考虑到它的程度，这几乎总是相当牵强）。

请注意，如果存在实际的结构中断，则假人将不够用，因为系数会发生变化（因此我更喜欢您的选项 3）。在某种程度上，您可以使用马尔可夫切换 VAR 对此进行建模，但不幸的是，我不知道 R 的可访问实现。

谢谢你，尼古拉斯

于 2020-05-25T16:09:13.500 回答