R语言 urca包 blrtest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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blrtest(urca)
blrtest()所属R语言包：urca

                                        Likelihood ratio test for restrictions on beta
                                         测试限制似然比检验

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates a restricted VAR, where the restrictions are base upon \bold{β}, i.e. the cointegration vectors. The test statistic is distributed as χ^2 with r(p-s) degrees of freedom, with s equal to the columns of the restricting matrix \bold{H}.
此功能估计受限制的VAR，这里的限制是立足\bold{β}，即协整向量。检验统计量的分布χ^2r(p-s)自由度，s等于列的限制矩阵\bold{H}。


用法----------Usage----------


blrtest(z, H, r)



参数----------Arguments----------

参数：z
An object of class ca.jo.
对象的类ca.jo。


参数：H
The (p \times s) matrix containing the restrictions on \bold{β}.
(p \times s)基质中含有的限制\bold{β}。


参数：r
The count of cointegrating relationships; <br> inferred from summary(ca.jo-object).
计数的协整关系;参考推断summary(ca.jo-object)。


Details

详细信息----------Details----------

Please note, that in the case of nested hypothesis, the reported p-value should be adjusted to r(s1-s2) (see Johansen, S. and K. Juselius (1990)).
请注意，在嵌套的假设的情况下，报告的p-值应调节到r(s1-s2)（见约翰森，S.和K.尤塞（1990））。


值----------Value----------

An object of class cajo.test.
对象的类cajo.test。


（作者）----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231&ndash;254.
Inference on Cointegration &ndash; with Applications to the Demand for Money, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 2, 169&ndash;210.
Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models, Econometrica, Vol. 59, No. 6, 1551&ndash;1580.

参见----------See Also----------

ca.jo, alrtest, ablrtest, bh5lrtest, bh6lrtest, cajo.test-class, ca.jo-class and urca-class.
ca.jo，alrtest，ablrtest，bh5lrtest，bh6lrtest，cajo.test-class，ca.jo-class和urca-class。


实例----------Examples----------


data(denmark)
sjd <- denmark[, c("LRM", "LRY", "IBO", "IDE")]
sjd.vecm <- ca.jo(sjd, ecdet="const", type="eigen", K=2, spec="longrun",
season=4)
HD0 <- matrix(c(-1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1), c(5,4))
summary(blrtest(sjd.vecm, H=HD0, r=1))

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