Unit Roots and Structural Breaks

【作者(必填)】STOCK, J. H
【文题(必填Unit Roots and Structural Breaks
【年份(必填)】1994
【全文链接或数据库名称(选填)】in Handbook of Econometrics, Vol. 4,
ed. by R.F. Engle and D. McFadden. Amsterdam: Elsevier, 2739-2841.

Unit Roots and Structural Breaks

版主，向你请教：
    我在用R包中自带的数据进行门限回归学习；发现有些问题要向请教。
> library(TSA)
> data(prey.eq)
> prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)

time series included in this analysis is:  log(prey.eq)
SETAR(2, 1 , 4 ) model delay = 3
estimated threshold =  4.661  from a Minimum AIC  fit with thresholds
searched from the  17  percentile to the   81  percentile of all data.
The estimated threshold is the  56.6  percentile of
all data.
lower regime:
Residual Standard Error=0.2341
R-Square=0.9978
F-statistic (df=2, 28)=6355.76
p-value=0

                       Estimate Std.Err t-value Pr(>|t|)
intercept-log(prey.eq)   0.2621  0.3156  0.8305   0.4133
lag1-log(prey.eq)        1.0175  0.0704 14.4455   0.0000

(unbiased) RMS
0.05479
with no of data falling in the regime being
log(prey.eq) 30

(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
log(prey.eq) 0.05114

upper regime:
Residual Standard Error=0.2676
R-Square=0.9971
F-statistic (df=5, 18)=1253.556
p-value=0

                       Estimate Std.Err t-value Pr(>|t|)
intercept-log(prey.eq)   4.1986  1.2841  3.2697   0.0043
lag1-log(prey.eq)        0.7081  0.2023  3.5005   0.0026
lag2-log(prey.eq)       -0.3009  0.3118 -0.9648   0.3474
lag3-log(prey.eq)        0.2788  0.4063  0.6861   0.5014
lag4-log(prey.eq)       -0.6113  0.2726 -2.2427   0.0377

(unbiased) RMS
0.07158
with no of data falling in the regime being
23

(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
0.05602
Nominal AIC is  10.92
      我的问题是，在高区中的滞后2，3，4项的回归系数在一定的显著水平下，P值不算好。那么我肯定要在滞后2，3，4中进行选择最好的。比如，我首先选择lag3-log的系数为零，进行回归，再来看结果。
    请回：1、在门限回归中要不要对各区的系数进行显著性或不显著性判定（用其P值）。
          2、如果应当这样作的话，那么我们又如何来限制不显著的系数为零呢？请就这个结果和prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)语句邦助修改。谢谢！
      3、另外我试了一种限制的办法，也是不行的。
             prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,fixed=c(NA,Na,0,Na,NA),d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)
           错误于tar(y = log(prey.eq), p1 = 4, p2 = 4, fixed = c(NA,Na,0,Na,NA),  :
           参数((fixed = c(NA,Na,0,Na,NA))) 没有用。

心若灿烂 发表于 2013-4-1 07:14
版主，向你请教：
    我在用R包中自带的数据进行门限回归学习；发现有些问题要向请教。
> library(TSA)
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不好意思，我没有用过这个模型。

哦，我希望在这个版面请几个高手，讲一讲有关的用R建模与分析的课程。