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理论上:
1、构建基本的AR(P)模型;有VAR法,滞后分布模型法等;对此残差有要求;
2、对AR(P)进行线性或STAR模型检验。————基本回归的残差,对各变量进行回归,这里有一个泰勒级数一、二、三阶展开的回归,依次把变量代入,并求各F值,比较F值与临介值(自由度为(3P,T-4P-1);
3、存在SATR时,取上述F值最大的为转换变量,再进行LSTAR和ESTAR分别;这里有三个贯序的假设,拒接H0或H3一般选择LSTAR,否则选择ESTAR。这里计算F值时,自由度不同于第一条中的计算办法(P,T-4p-1),(p,T-3p-1)(T,p-2p-1)。
4、回归计算时,对转换系数初值设1,门限值初值取转换变量的样本均值;最后优化,转换系数(速度要大于0,门限值要在样本的值内。我发现初值取的不同结果有差别,为此有些专家采取二维晶格搜寻,通过最小残差来取得初值,再回归);
5、对上述的回归一般EVIEWS 就能作出来,但结果非常非常非常的不稳定;常让人头痛。
6、JMUTI可以作,作的很好看,但是是单变量的。该分析软件一般网上下载的,仅在作平滑转换模型时屏蔽了第二变量。不知为什么?
7、R软件可以作,但对基本回归AR(P)中,除自变量外,很难涉及其它的变量,但转换变量可以是其它外生变量的。结果较好,但有难度。
8、lstopt可以作,但是非线性拟合的问题。
9、MATLAB 中的NLINFIF函数可以作。关健是构建功能函数时,如何把多个变量放在一个矩阵中,且相当稳定。
10、这是我近二个月来得出的心得。望对你有用。
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