急：R软件加载程序包tsDyn问题

在“Nonlinear autoregressive time series models in R usingtsDynversion 0.7”  ast revised 11/03/2008 by Antonio, Fabio Di Narz中，我用系统自带的例子和数据。The first model proposed in the literature for these data was an AR(2)。
采用：
mod.ar <- linear(x, m=2)
mod.ar
summary(mod.ar)
Coefficient(s):
       Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|t|)   
const  1.057600    0.120837   8.7523 2.957e-14 ***
phi.1  1.384238    0.063332  21.8569 < 2.2e-16 ***
phi.2 -0.747776    0.063385 -11.7973 < 2.2e-16 ***
可以看出，T值检验都过；但是如果我不是M=2，而是直接设M=9等。也可通过T值来检验显著性。如；
Coefficient(s):
       Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|t|)   
const  0.761169    0.288317   2.6400  0.009661 **
phi.1  1.224610    0.095749  12.7898 < 2.2e-16 ***
phi.2 -0.665402    0.152797  -4.3548 3.305e-05 ***
phi.3  0.275708    0.165320   1.6677  0.098595 .  
phi.4 -0.328840    0.166685  -1.9728  0.051363 .  
phi.5  0.158732    0.166583   0.9529  0.343023   
phi.6 -0.130592    0.165276  -0.7901  0.431370   
phi.7  0.071094    0.153231   0.4640  0.643711   
phi.8  0.131305    0.096537   1.3601  0.176937   
也就是说有些不显著，那么我修改参数M=4
> mod.ar <- linear(x, m=4)
> summary(mod.ar)
Coefficient(s):
       Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|t|)   
const  1.429164    0.190764   7.4918 2.229e-11 ***
phi.1  1.270993    0.093915  13.5335 < 2.2e-16 ***
phi.2 -0.702846    0.153078  -4.5914 1.226e-05 ***
phi.3  0.146591    0.153094   0.9575   0.34050   
phi.4 -0.206564    0.094052  -2.1963   0.03027 *  
还有PHI。3不显著，那么要如何改参数M呢？我试了一下，设M=C（1、2，4）可不行呢。如下，
> mod.ar <- linear(x, m=c(1,2,4))
错误于structure(c(this, list(...)), class = class(this)) : 下标出界
此外: 警告信息：
1: In if ((m * d + steps) > n) stop("time series too small to handle these embedding parameters") :
  条件的长度大于一，因此只能用其第一元素
2: In 0:(m - 1) : 数值表达式一共有3元素: 只用了第一个
3: In 1:m : 数值表达式一共有3元素: 只用了第一个
> 下标出界是什么意思！该如何修改M参数！谢谢！

现样：在上文中；我运用autopairsn也报错（第13页）。
〉autopairs(x, lag=1, type="regression", GUI=FALSE)
Loading required package: sm
错误于autopairs(x, lag = 1, type = "regression", GUI = FALSE) :
  sm package is required for kernel estimations
此外: 警告信息：
In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
  there is no package called 'sm'

心若灿烂 发表于 2012-3-29 15:27
现样：在上文中；我运用autopairsn也报错（第13页）。
〉autopairs(x, lag=1, type="regression", GUI=FAL ...

Q : 我试了一下，设M=C（1、2，4）可不行呢?
      mod.ar <- linear(x, m=c(1,2,4))
ANS: m : embedding dimension
               is a scalar NOT a vector

Q : 如果检验AR(1)和AR(3)项系数显着的话，那该如何写star（）函数！
ANS: 需要依自己模型,自行编程

Q : autopairs(x, lag=1, type="regression", GUI=FALSE)
ANS: function autopairs() need package "sm"
        pls install "sm" package

对一个在职的人是很难的

顶一个  回头细看

请问各位前辈，在R软件中估计STAR模型时，引入外生变量做转换变量怎么估计呢？比如，现在x是被解释变量，引入y做转换变量，怎么写代码呢？很着急啊，请各位慷慨赐教，谢谢啦！mod=star(x,m=2,d=1,thDelay=1,noRegimes=2,control=list(maxit=3000))

雁茗轩 发表于 2012-4-14 10:50
请问各位前辈，在R软件中估计STAR模型时，引入外生变量做转换变量怎么估计呢？比如，现在x是被解释变量，引 ...

哈哈!参考一下28楼(data)及36楼

epoh 发表于 2012-4-14 11:13
哈哈!参考一下28楼(data)及36楼

老师您好，我就是按照那样估计的，可是为什么mod=lstar(x,m=2,d=1,thvar=z,thDelay=0和mod=lstar(x,m=2,d=1,thDelay=0）估计出来的模型一样，查看了系数和thVar值，都是x的数据，那z压根没有起作用吗？

心若灿烂 发表于 2012-3-29 15:23
在“Nonlinear autoregressive time series models in R usingtsDynversion 0.7”  ast revised 11/03/2008 ...

我想请教你个问题，关于STAR模型的估计的 ，y是被解释变量，我想引入外生变量x作为转换变量进行估计，可是得到的结果与用y的滞后期作为转换变量的结果、以及x的差分值作为转换变量的结果一样，这是怎么回事呢？
比如mod=star(y,m=3,d=1,thDelay=0,thVar=x,noRegimes=2)与mod=star(y,m=3,d=1,thDelay=0,noRegimes=2)结果是一样的？麻烦问一下这是怎么回事呢？谢谢前辈了！

这是数据和具体的程序，麻烦您看一下问题出在哪里，CPI是被解释变量Y,Oil是解释变量x。

epoh