R语言 tsDyn包 TVECM()函数中文帮助文档(中英文对照)

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TVECM(tsDyn)
TVECM()所属R语言包：tsDyn

                                        Threshold Vector Error Correction model (VECM)
                                         阈值向量误差修正模型（VECM）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Estimate a Threshold Vector Error Correction model (VECM)
估计阈值向量误差修正模型（VECM）


用法----------Usage----------


TVECM(data,lag=1,nthresh=1, trim=0.05, ngridBeta=50, ngridTh=50, plot=TRUE,  th1=list(exact=NULL, int=c("from","to"), around="val"), th2=list(exact=NULL, int=c("from","to"), around="val"), beta=list(exact=NULL, int=c("from","to"), around=c("val","by")), restr=c("none", "equal", "signOp"), common=c("All", "only_ECT"), include = c( "const", "trend","none", "both"),dummyToBothRegimes=TRUE,beta0=0,methodMapply=FALSE, trace=TRUE )



参数----------Arguments----------

参数：data
time series  
时间序列


参数：lag
Number of lags to include in each regime
包括在每一个政权的滞后阶数


参数：nthresh
number of threshold (see details)
阈值（见详情）


参数：trim
trimming parameter indicating the minimal percentage of observations in each regime
微调参数表示的最小百分比在每一个政权的意见


参数：ngridBeta
number of elements to search for the cointegrating value
的元素数量，以搜寻为协整值


参数：ngridTh
number of elements to search for the threshold value
的元素数量的阈值，以搜寻


参数：plot
Whether a grid with the SSR of each threshold should be printed
是否应印有一个网格，每个阈值的SSR


参数：th1
different possibilities to pre-specify an exact value, an interval or a central point for the search of gamma1
不同的可能性，预先指定的精确值，间隔或中央点的搜索迦玛


参数：th2
different possibilities to pre-specify an exact value or a central point for the search of gamma2
不同的可能性，预先指定一个确切的值或一个中心点的搜索GAMMA2


参数：beta
different possibilities to pre-specify an exact value, an interval or a central point for the search of the cointegrating value
不同的可能性，预先指定的精确值，搜索的协整值的时间间隔或中央点


参数：restr
Currently not avalaible
目前不avalaible


参数：common
Whether the regime-specific dynamics are only for the ECT or for the ECT and the lags
无论是政权的具体动态，只有ECT的ECT和滞后


参数：include
Type of deterministic regressors to include
确定性回归变量的类型，包括


参数：dummyToBothRegimes
Whether the dummy in the one threshold model is applied to each regime or not.  
无论在一个阈值模型的伪被施加到每个制度或不是。


参数：beta0
Additional regressors to include in the cointegrating relation
额外的回归系数的协整关系，包括


参数：methodMapply
only for programming. Is to make the choice between a for loop or mapply implementation
仅用于编程。是循环或mapply实施之间作出选择


参数：trace
should additional infos be printed? (logical)
额外的相关信息进行打印呢？ （逻辑）


Details

详细信息----------Details----------

For fixed threshold  and cointegrating vector, the model is linear, so estimation of the regression parameters can be done directly by CLS (Conditional Least Squares). The search of the threshold and cointegrating parameters values which minimize the residual sum of squares (SSR) is made on a grid of potential values. Potential values of the threshold parameter are taken from the existing values of the error correction term, while the parameters of the grid for cointegrating value are taken from the confidence interval obtained in the linear VECM.
固定阈值和协整向量，该模型是线性的，因此可以直接由CLS（条件最小二乘）回归参数的估计。搜索的阈值和协整参数值最小的残差的平方（SSR）是由在网格上的潜在价值。潜在的阈值参数的值被从误差修正项的现有值，而协整值的网格参数取自线性VECM模型中得到的置信区间。

The function can estimate 1 as well as two threhsolds:
该功能可以估算1以及2 threhsolds的：

nthresh=1: estimation of one threshold model (two regimes) upon a grid of <VAR>ngridTh</VAR> values (default to ALL) possible thresholds and delays values.
nthresh = 1：估计的一个阈值模型（制度）一格的<VAR> ngridTh时</ VAR值（默认为ALL）可能的阈值以及延迟值。

nthresh=2: estimation of two thresholds model (three regimes) Conditional on the threshold found in model where nthresh=1, the second threshold is searched. When both are found, a second grid search is made with 30 values around each threshold.
nthresh = 2：估计的两个阈值模型（三个政权）发现的模型，其中的= nthresh 1，第二阈值被搜索的阈值的条件下。当两个被发现，第二栅极搜索与30围绕每个阈值的值。

The model can be either with a threshold effect on all variables ("All") or only on the error correction term (ECT) (argument "only ECT"). In the second case, the value for the middle threshold is taken a null, as in Balke and Fomby (1997).
该模型可以是所有的变量（“全部”），或仅在误差修正项（ECT）（参数“只有ECT”）与阈值效应。在第二种情况下，中阈值的值是空值，在BALKE和Fomby（1997）。


值----------Value----------

Fitted model data
拟合模型的数据


（作者）----------Author(s)----------


Matthieu Stigler



参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

VECM for the linear VECM, TVAR for the threshold VAR, TVECM.SeoTest to test for TVECM, TVECM.sim to simulate/bootstrap a TVECM.
VECM：的线性VECM，TVAR的阈值VAR，TVECM.SeoTest测试TVECM，TVECM.sim来模拟/启动TVECM。


实例----------Examples----------



data(zeroyld)
data<-zeroyld

##Estimate a TVECM (we use here minimal grid, it should be usually much bigger!)[＃估计TVECM（我们这里使用的最小的网格，它应该是更大的！）]

tv<-TVECM(data, nthresh=2,lag=1, ngridBeta=20, ngridTh=30, plot=TRUE,trim=0.05, common="All")

print(tv)
summary(tv)

#Obtain diverse infos:[获取不同的相关信息：]
AIC(tv)
BIC(tv)

res.tv<-residuals(tv)

#export the equations as Latex:[出口方程乳胶：]
toLatex(tv)

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