Question

我一直在努力在R中重新创建这个模型： Model （FARHANI 2012）

我尝试了很多东西，比如一个cumsum paste - 然而这不会起作用，因为我无法为正确的变量分配字符串，因为它一直认为L是一个函数。我试图手动完成，我只是寻找p，q = 1,2,3,4,5然而在开始后我意识到这是多么低效。这基本上就是我想做的事情

model5 <- vector("list",20)
#p=1-5, q=0
model5[[1]] <- dynlm(DLUSGDP~L(DLUSGDP,1))
model5[[2]] <- dynlm(DLUSGDP~L(DLUSGDP,1)+L(DLUSGDP,2))
model5[[3]] <- dynlm(DLUSGDP~L(DLUSGDP,1)+L(DLUSGDP,2)+L(DLUSGDP,3))
model5[[4]] <- dynlm(DLUSGDP~L(DLUSGDP,1)+L(DLUSGDP,2)+L(DLUSGDP,3)+L(DLUSGDP,4))
model5[[5]] <- dynlm(DLUSGDP~L(DLUSGDP,1)+L(DLUSGDP,2)+L(DLUSGDP,3)+L(DLUSGDP,4)+L(DLUSGDP,5))

当p = 0，q = 1-5且p = 1-5，q = 1时，我也试图在DLWTI（我的油变量名称）上回归DLUSGDP -5 cumsum不会起作用，因为它会对变量求和，而不是将它们视为独立的回归。我的目标是运行这些模型，然后使用IC来确定哪些应该进一步分析。我希望你理解我的问题，任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我认为这就是你要找的东西：

reformulate(paste0("L(DLUSGDP,", 1:n,")"), "DLUSGDP")

其中n是您要尝试的订单。例如，

n <- 3
reformulate(paste0("L(DLUSGDP,", 1:n,")"), "DLUSGDP")
# DLUSGDP ~ L(DLUSGDP, 1) + L(DLUSGDP, 2) + L(DLUSGDP, 3)

然后您可以通过

构建模型拟合

model5 <- vector("list",20)
for (i in 1:20) {
  form <- reformulate(paste0("L(DLUSGDP,", 1:i,")"), "DLUSGDP")
  model5[[i]] <- dynlm(form)
  }

不同阶数求和的动态线性回归循环

1 个答案: