cajorls(urca)
cajorls()所属R语言包:urca
OLS regression of VECM
OLS回归的VECM
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function returns the OLS regressions of a restricted VECM, i.e. it returns a list object with elements of class "lm" containing the restricted VECM and a matrix object with the normalised cointegrating relationships. The user can provide a certain number of which equation in the VECM should be estimated and reported, or if "reg.number = NULL" each equation in the VECM will be estimated and its results are reported. Furthermore, the cointegratioon rank has to be supplied too.
这个函数返回的限制VECM的OLS回归,也就是说,它返回一个列表对象的元素类LM包含受限制的向量误差修正模型和矩阵的归一化协整关系的对象。用户可以在VECM方程应估算和报告提供一定数量,或者如果"reg.number = NULL"VECM每个方程中的将被估计,并报告其结果。此外中,cointegratioon排名太供给。
用法----------Usage----------
cajorls(z, r = 1, reg.number = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:z
An object of class ca.jo or cajo.test.
对象的类ca.jo或cajo.test。
参数:r
An integer, signifiying the cointegration rank.
一个整数,signifiying的协整排名。
参数:reg.number
The number of the equation in the VECM that should be estimated or if set to NULL (the default), all equations within the VECM are estimated.
数方程的的VECM应估计或设置为NULL(默认值),所有在VECM方程估计。
Details
详细信息----------Details----------
The cointegration space is normalised as \bold{β}_c = \bold{β}(S'\bold{β})^{-1}, with S' = (I_r, 0).
协整空间被归为\bold{β}_c = \bold{β}(S'\bold{β})^{-1},S' = (I_r, 0)。
值----------Value----------
Returns a list object with elements of class lm for the restricted VECM and a matrix object with the normalised cointegrating vectors.
返回一个列表对象类的元素lm的限制VECM的标准化协整向量和矩阵对象。
(作者)----------Author(s)----------
Bernhard Pfaff
参考文献----------References----------
Autoregressive Models, Oxford University Press, Oxford.
Analysis, Springer, New York.
参见----------See Also----------
ca.jo, cajools, lm, ca.jo-class and urca-class.
ca.jo,cajools,lm,ca.jo-class和urca-class。
实例----------Examples----------
data(finland)
sjf <- finland
sjf.vecm <- ca.jo(sjf, ecdet = "none", type = "eigen", K = 2,
spec = "longrun", season = 4)
sjf.vecm.rls <- cajorls(sjf.vecm, r = 2)
summary(sjf.vecm.rls$rlm)
sjf.vecm.rls$beta
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