找回密码
 注册
查看: 3158|回复: 0

R语言 vars包 VARselect()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-10-1 14:30:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
VARselect(vars)
VARselect()所属R语言包:vars

                                        Information criteria and FPE for different VAR(p)
                                         信息标准和FPE不同的VAR(P)

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function returns infomation criteria and final prediction error for sequential increasing the lag order up to a VAR(p)-proccess. which are based on the same sample size.
该函数返回INFOMATION标准和最终的预测误差,用于顺序增加滞后阶一个VAR(β)-工程案例。这是基于相同的样本大小。


用法----------Usage----------


VARselect(y, lag.max = 10, type = c("const", "trend", "both", "none"),
season = NULL, exogen = NULL)



参数----------Arguments----------

参数:y
Data item containing the endogenous variables
数据项包含的内生变量


参数:lag.max
Integer for the highest lag order (default is lag.max = 10).
整数的最高滞后阶数(默认值是lag.max = 10)。


参数:type
Type of deterministic regressors to include.
确定性回归量包括的类型。


参数:season
Inlusion of centered seasonal dummy variables (integer value of frequency).
Inlusion中心的季节虚拟变量(整数的频率值)。


参数:exogen
Inlusion of exogenous variables.
的外生变量Inlusion。


Details

详细信息----------Details----------

Estimates a VAR by OLS per equation. The model is of the following form:
每个方程的OLS估计的VAR。该模型是以下形式:

where \bold{y}_t is a K \times 1 vector of endogenous variables and u_t assigns a spherical disturbance term of the same dimension. The coefficient matrices A_1, &hellip;, A_p are of dimension K \times K. In addition, either a constant and/or a trend can be included as deterministic regressors as well as centered seasonal dummy variables and/or exogenous variables (term CD_T, by setting the type argument to the corresponding value and/or setting season to the desired frequency (integer) and/or providing a matrix object for exogen, respectively. The default for type is const and for season and exogen the default is set to NULL.<br> Based on the same sample size the following information criteria and the final prediction error are computed:
其中\bold{y}_t是K \times 1向量的内生变量和u_t分配一个相同尺寸的球形扰动项。的系数矩阵A_1, &hellip;, A_p是的尺寸K \times K。此外,无论是常数和/或趋势可以作为确定性回归量以及中心的季节虚拟变量和/或外生变量(CD_T,type参数,通过设置相应的值和/或设置season想要的频率(整数)和/或提供exogen,分别为矩阵对象。type默认为const和season和exogenNULL。<BR>基于以下信息标准和最终预报误差计算相同的样本量,默认的设置:

with \tilde{&Sigma;}_u (n) = T^{-1} &sum;_{t=1}^T \bold{\hat{u}}_t     \bold{\hat{u}}_t' and n^* is the total number of the parameters in each equation and n assigns the lag order.  
\tilde{&Sigma;}_u (n) = T^{-1} &sum;_{t=1}^T \bold{\hat{u}}_t     \bold{\hat{u}}_t'和n^*的总数量在每个方程中的参数和n分配滞后阶数。


值----------Value----------

A list with the following elements:<br>
列表包含下列元素:参考


参数:selection
Vector with the optimal lag number according to each criterium.   
向量的最优滞后根据每个绕圈数。


参数:criteria
A matrix containing the values of the criteria up to lag.max.  
矩阵包含值的标准lag.max。


(作者)----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 21: 243-247.
Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 23: 163-180.
likelihood principle, in B. N. Petrov and F. Cs谩ki (eds.), 2nd International Symposium on Information Theory, Acad茅mia Kiad贸, Budapest, pp. 267-281.
<acronym><code>IEEE</code></acronym> Transactions on Automatic Control, AC-19: 716-723.
University Press, Princeton.
of an autoregression, Journal of the Royal Statistical Society, B41: 190-195.
Analysis, Springer, New York.
autoregression, Journal of the Royal Statistical Society, B42: 182-185.
of Statistics, 6: 461-464.

参见----------See Also----------

VAR
VAR


实例----------Examples----------


data(Canada)
VARselect(Canada, lag.max = 5, type="const")

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2024-11-27 14:28 , Processed in 0.023754 second(s), 15 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表