如何获得VAR模型中滞后外生变量的系数？ (右)答案

【问题标题】：How to obtain coefficients for lagged exogenous variable in VAR model? (R)如何获得VAR模型中滞后外生变量的系数？ (右)
【发布时间】：2022-02-12 03:18:50
【问题描述】：

你好 Stack 社区，

我正在构建具有三个内生变量和一个外生变量的向量自回归模型。当我使用summary(model_name) 或Bcoef(model_name) 命令获得系数时，输出包含内生变量的滞后值，但只有外生变量的当前值（无滞后）。

然而，我感兴趣的是外生变量的影响，因此外生变量的当前和滞后系数，但不幸的是没有提供滞后。

如果有人知道如何获得这些系数，我将不胜感激？是否有单独的包（事实上，绘制外生变量的脉冲响应函数，需要单独的包）？或者如果不是包裹，我该如何处理这个问题？

【问题讨论】：

请提供足够的代码，以便其他人更好地理解或重现问题。

标签： r package var r-package coefficients

【解决方案1】：

外生变量不受 VAR 模型中滞后输入的影响，因此，如果您想创建滞后的外生变量，则必须一一介绍，创建具有滞后值的数据框：

library(vars)
#> Loading required package: MASS
#> Loading required package: strucchange
#> Loading required package: zoo
#> 
#> Attaching package: 'zoo'
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     as.Date, as.Date.numeric
#> Loading required package: sandwich
#> Loading required package: urca
#> Loading required package: lmtest
library(magrittr)

data("Canada")

e <- Canada[,1]
prod <- Canada[,2]
rw <- Canada[,3]
exog <- Canada[,4]
exog_1 <- lag(exog,-1)
exog_2 <- lag(exog,-2)

data <- cbind(e,prod,rw,exog,exog_1,exog_2) %>% 
  na.omit()

VAR(data[,1:3],exogen = data[,4:6])
#> 
#> VAR Estimation Results:
#> ======================= 
#> 
#> Estimated coefficients for equation e: 
#> ====================================== 
#> Call:
#> e = e.l1 + prod.l1 + rw.l1 + const + exog + exog_1 + exog_2 
#> 
#>         e.l1      prod.l1        rw.l1        const         exog       exog_1 
#>   1.02017830   0.05614693  -0.01826264 -34.21688327  -0.93864073   0.79002397 
#>       exog_2 
#>   0.22434453 
#> 
#> 
#> Estimated coefficients for equation prod: 
#> ========================================= 
#> Call:
#> prod = e.l1 + prod.l1 + rw.l1 + const + exog + exog_1 + exog_2 
#> 
#>          e.l1       prod.l1         rw.l1         const          exog 
#>    0.16469624    0.99378315   -0.05301798 -133.87969507    0.17191734 
#>        exog_1        exog_2 
#>   -0.30238907    0.60487385 
#> 
#> 
#> Estimated coefficients for equation rw: 
#> ======================================= 
#> Call:
#> rw = e.l1 + prod.l1 + rw.l1 + const + exog + exog_1 + exog_2 
#> 
#>         e.l1      prod.l1        rw.l1        const         exog       exog_1 
#>   0.17297620  -0.07327839   0.92329491 -99.55107991   0.49728306  -0.15506299 
#>       exog_2 
#>  -0.24236800

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2022-02-11 创建}

这是可能的，但不常见，记得测试 exog 变量是否真的是外生的。

【讨论】：