패널 데이터로 벡터 자동 회귀 및 임펄스 응답 함수를 추정하는 방법

77 분기 동안 33 명의 개인이있는 패널 데이터를 기반으로 벡터 자동 회귀 (VAR) 및 임펄스 응답 함수 (IRF) 추정을 연구하고 있습니다. 이런 상황을 어떻게 분석해야합니까? 이 목적을 위해 어떤 알고리즘이 있습니까? 나는 R에서 이러한 분석을 수행하는 것을 선호하므로 누군가가 R 코드 또는이 목적을 위해 설계된 패키지에 익숙하다면 특히 도움이 될 것입니다.

https://www.researchgate.net/publication/312165764_Panel_Vector_Autoregression_in_R_The_panelvar_Package

여기에 R 패키지와 용지에 대한 링크가 있습니다.

공통 패널 데이터 벡터 자동 회귀 모델에는 Arellano-Bond 추정기 (일반적으로 "차이"GMM), Blundell-Bond 추정기 (일반적으로 "시스템"GMM) 및 Arellano-Bover 추정기가 포함됩니다. 모두 GMM을 사용하고 모델로 시작하십시오.

$$y_{it}=\sum_{l=1}^p\rho_ly_{i,t-l}+x_{i,t}'\beta+\alpha_i+\epsilon_{it}$$

Arellano와 Bond 는 의 첫 번째 차이 인 고정 효과 를 제거한 다음 지연된 레벨을 악기로 사용합니다. $y_{i,t}$$\alpha_i$

$$E[\Delta \epsilon_{it}y_{i,t-2}]=0$$

이것은 기본적으로이 Holtz-Eakin Newey Rosen 기사에 자세히 설명 된 절차와 동일하며 구현 지침도 제공합니다.

Blundell과 Bond 는 첫 번째 차이점을 레벨의 도구로 사용했습니다.

$$E[\epsilon_{it}\Delta y_{i,t-1}]=0$$ "시스템"GMM이라는 이름은 일반적으로 이러한 악기와 Arellano Bond의 악기가 혼합 된 것을 의미합니다.

Arellano와 Bover 는 시스템 GMM을 사용하고 변수에 대한 앞으로의 감퇴를 탐구합니다.이 지식은 직접 구현되지 R않았지만 자세한 내용은 논문을 확인할 수 있습니다.

에서 RArellano-Bond와 Blundell-Bond는 plm패키지 의 명령 아래에 구현되어 pgmm있습니다. 내가 링크 한 문서는이를 구현하는 방법에 대한 지침과 예제를 제공합니다.

pdata.frame (plm package)으로 데이터 세트를 변환 한 후 관련이없는 것처럼 보이는 회귀 방정식 시스템 (패키지 시스템 적합 사용)을 사용할 수 있습니다. 임펄스 응답 기능을 스스로 도출해야합니다. 해밀턴이나 그린의 교과서를 따르면, 너무 복잡해서는 안됩니다.

방금이 논문 "Mr. Sigmund, Robert Ferstl 및 Daniel Unterkofler의"R : Panelvar Package의 패널 벡터 자동 회귀 "(2017)를 발견했습니다. 기본적으로 R에서 구현 된 방법에 대한 설명입니다. https://papers.ssrn.com /sol3/papers.cfm?abstract_id=2896087

또한 여기에 또 다른 질문이 있습니다. R의 패널 벡터 자동 회귀 모델?

저자는 현재 CRAN에 코드를 게시하는 과정에 있지만 리서치 게이트에 이미 바이너리 패키지를 제공하고 있습니다. https://www.researchgate.net/project/Panel-Vector-Autoregression-Models-with-different-GMM-estimators

바이너리 panelvar 패키지는 직접 다운로드 할 수 있습니다. 가까운 장래에 CRAN에서 소스를 사용할 수있을 것으로 생각합니다. https://www.researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044

{vars}R 에서 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다 . VAR 모델을 추정하고이 모델에서 임펄스 응답 함수를 추정하고 Granger 인과 관계 등을 조사하는 기능이 있습니다.

다음 기능을 살펴볼 것을 제안합니다.

> VARselect()
> VAR()
> irf()
> causality()

@Roman과 다른 모든 분들께 안녕하세요. 나는 또한 패널 VAR 모델에 있으며 검색 에서이 stata 기반 사용자 작성 명령 pvar 및 xtvar를 발견했습니다. 나는 이미 pvar를 사용했으며 꽤 괜찮은 것 같습니다. 여기에 대한 자세한 내용과 단계별 응용 프로그램을 읽을 수 있습니다