问题标签 [ardl]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - 使用 ARDL R 包中的模型对象进行预测

我正在尝试在这样的ardl 模型上使用预测功能。

但是,它抛出了一个错误Error in L(LRM, 1) : could not find function "L"

我怎样才能在这里进行预测?

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r - 用于 ARDL 包输出的 Stargazer:“错误:无法识别的对象类型”

因此ARDL,R 中的包实现了根据问题和答案dynlm接受的输入。stargazer

但是,我无法从ardlor获取 stargazer 表auto_ardl。它抛出无法识别的对象类型错误。有没有办法解决这个问题?

这是一个可重现的示例:

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forecast - 使用 ARDLmodel 对象进行预测

我正在尝试运行以下代码,以使用 ARDL 模型进行预测。但是,我收到的输出给了我下面的错误。将不胜感激的指导。谢谢你。

代码如下供参考

输出:预测结果

as.vector(coefs) %*% obs 中的错误:参数不一致

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ecm - ARDL NARDL 型号

我想使用 ARDL 函数 [library(ardl)] 运行 NARDL 模型。

首先,我将数据分解为正负序列,然后运行 ​​ARDL 模型。

我使用 R-studio & Eviews 来获取相同的数据来仔细检查我的结果。

但是,与相同数据、相同回归和相同滞后水平的 Eviews 输出结果相比,我在 R-studio 中得到完全不同的结果。

我相信,R-studio 结果存在一些问题,因为某些变量的系数很奇怪。

有没有人经历过同样的问题?

或者有没有推荐的链接来使用 NARDL 或 ARDL 模型?

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r - 动态线性回归,滞后产生 NA 值

当我想同时包含因变量和自变量的滞后时,如何执行 dynlm 回归。

例如以下数据;

我试图获得的是模型的线性回归,其中 a 取决于其自身的 3 个滞后和 b 的 2 个滞后。但是,我得到 NA 值

我想我没有正确理解 dynlm 的工作原理。谁能给我一些关于出了什么问题的见解?

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r - 时间序列:R 中的非线性 NARDL,带有用于结构中断的虚拟变量

我需要帮助来估计带有虚拟变量的非线性 ARDL。我用“|” 在变量logEPUNews上分解正负创新。我想使用D_Accom如下等式中的虚拟变量来解释结构性中断。这个变量是一个虚拟变量,不应该有区别。如何在 R 的 nardl 模型中将其指定为固定变量?

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r - 无法在 R 中使用预测

假设我模拟以下数据

当我尝试预测时,出现以下错误:

有谁知道如何解决这个错误?

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r - extracting standard errors for long-run coefficients from an ARDL model

I’m looking for help with the ‘dLagM' package in R. I’ve used this command ‘ardlBound’ to estimate short-run coefficients from an unrestricted error correction model and conduct an ARDL bounds test.

The output for the Error Correction Model shows standard errors and statistical significance but this is not readily viewable for the long-run coefficients. Does anyone know how I can extract standard errors for the long-run coefficients?

Any help would be much appreciated!

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r - 在 R 中报告 ARDL 结果

我正在处理时间序列数据,并使用 dLagM 包中的 ardlBound 函数运行了 ARDL 回归。我尝试使用 stargazer 导出我的结果;但是,我相信 stargazer 并不容易与 ardlBound 输出兼容。

有没有办法将此输出报告为 R 中漂亮的可重现表?

以下是示例数据和代码:

非常感谢!

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r - 模型在先验中的边际可能性的变化非常小

我正在尝试使用本文中的超参数 a-la Minnesota 计算模型在贝叶斯 ARDL 中不同先验的边际可能性。我还使用来自 Koop 2003, p.41 的正常边际似然公式 - inv gamma model 来计算我的模型在不同先验和生成数据的情况下的边际似然。代码编写如下:

这部分生成数据:

这部分定义功能。第一个函数生成包含在 中的先前给定超参数z。第二个函数计算来自 [Koop, 2003] 的模型的边际似然。

这部分使用不同的超参数计算边际似然。

但是,如果您检查它的变化res会非常小,并且它还认为 max - min inres非常小。它应该像这样工作吗?