VECM(tsDyn)
VECM()所属R语言包：tsDyn
Estimation of Vector error correction model (VECM) by EG or MLE
EG或MLE估计向量误差修正模型（VECM）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimate either a VAR or a VEC
估计任何一个VAR或VEC
用法----------Usage----------
VECM(data, lag,r=1, include = c( "const", "trend","none", "both"),beta=NULL, estim=c("2OLS", "ML"),LRinclude=c("none", "const", "trend","both"))
参数----------Arguments----------
参数：data
multivariate time series
多变量时间序列
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：r
Number of cointegrating relationships
协整关系数
参数：include
Type of deterministic regressors to include
确定性回归变量的类型，包括
参数：beta
for VECM only: cointegrating value. If null, will be estimated
只VECM协整值。如果为null，将估计
参数：LRinclude
Possibility to include in the long-run relationship and the ECT trend, constant... Can also be a matrix with exogeneous regressors
的可能性，包括在术语关系和ECT趋势，不断...也可以是外源性回归系数矩阵
参数：estim
Type of estimator for the VECM: '2OLS' for the two-step approach or 'ML' for Johansen MLE
类型的VECM：2 OLS估计的两步走的方法或“ML”约翰森MLE
Details
详细信息----------Details----------
This function is just a wrapper for the lineVar, with model="VECM".
此功能只是的包装lineVar，与模型=“VECM”。
More comprehensive functions for VECM are in package vars. A few differences appear in the VECM estimation:
更全面的功能，VECM是在包vars。 VECM估计出现的一些区别：
Engle-Granger estimatorThe Engle-Granger estimator is available
恩格尔格兰杰estimatorThe恩格尔格兰杰估计是
PresentationResults are printed in a different ways, using a matrix form
PresentationResults被打印在不同的方法中，使用以矩阵形式
lateX exportThe matrix of coefficients can be exported to latex, with or without standard-values and significance stars
乳胶exportThe的系数矩阵可以导出到乳胶，或没有标准的价值和意义明星
Here, only one cointegrating relationship can be estimated. Two estimators are available: the Engle-Granger two step approach (2OLS) or the Johansen (ML). For the 2OLS, deterministics regressors (or external variables if LRinclude is of class numeric) can be added for the estimation of the cointegrating value and for the ECT. This is only working when the beta value is not pre-specified.
在这里，只有一个协整关系可以估算的。估计是：恩格尔格兰杰两步法（2OLS）或约翰森（ML）。对于在2OLS，估计协整值和ECT的确定性回归系数（或外部变量如果LRinclude类数字），可以添加。这仅仅是工作时不预先指定的β值。
The arg beta is the cointegrating value, the cointegrating vector will be taken as: (1, -beta).
arg的测试版是协整的值，协整向量为：（1-β）。
Note that
需要注意的是
值----------Value----------
Fitted model data
拟合模型的数据
（作者）----------Author(s)----------
Matthieu Stigler
参见----------See Also----------
lineVar TVAR and TVECM for the correspoding threshold models. linear for the univariate AR model.
lineVarTVAR和TVECM把对应的阈值模型。 linear单变量AR模型。
实例----------Examples----------
data(zeroyld)
data<-zeroyld
#Fit a VECM with Engle-Granger 2OLS estimator:[适合一个向量误差修正模型与恩格尔 - 格兰杰2OLS的估计：]
vecm.eg<-VECM(zeroyld, lag=2)
#Fit a VECM with Johansen MLE estimator:[装一个约翰森MLE估计VECM：]
vecm.jo<-VECM(zeroyld, lag=2, estim="ML")
#compare results with package vars:[包瓦尔比较结果：]
if(require(vars)) {
data(finland)
#check long coint values[检查长的coint价值]
all.equal(VECM(finland, lag=2, estim="ML", r=2)$model.specific$coint, cajorls(ca.jo(finland, K=3, spec="transitory"), r=2)$beta, check.attr=FALSE)
# check OLS parameters[检查OLS参数]
all.equal(t(coefficients(VECM(finland, lag=2, estim="ML", r=2))), coefficients(cajorls(ca.jo(finland, K=3, spec="transitory"), r=2)$rlm), check.attr=FALSE)
}
##export to Latex[＃出口到乳胶]
toLatex(vecm.eg)
toLatex(summary(vecm.eg))
options("show.signif.stars"=FALSE)
toLatex(summary(vecm.eg), parenthese="Pvalue")
options("show.signif.stars"=TRUE)
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发表于 2012-10-1 12:35:35
