パネルデータを使用してベクトル自己回帰とインパルス応答関数を推定する方法

私は、77四半期にわたって33人の個人のパネルデータに基づいて、ベクトル自動回帰（VAR）とインパルス応答関数（IRF）の推定に取り組んでいます。このタイプの状況はどのように分析する必要がありますか？この目的のためにどのようなアルゴリズムが存在しますか？私はこれらの分析をRで行うことを好みます。そのため、Rコードまたはこの目的のために設計されたパッケージに詳しい人が示唆できるとしたら、それは特に役立ちます。

https://www.researchgate.net/publication/312165764_Panel_Vector_Autoregression_in_R_The_panelvar_Package

ここには、Rパッケージと論文へのリンクがあります。

$y_{i,t}$$\alpha_i$

これは、基本的にはこのHoltz-Eakin Newey Rosenの記事で詳しく説明されている手順と同じです。この手順には、実装に関するいくつかの指示も含まれています。

BlundellとBondは、遅れの最初の違いをレベルの手段として使用します。

ArellanoとBoverは、システムGMMを使用し、変数の前屈みを調査します。これは、私の知る限り、には直接実装されてRいませんが、詳細については、彼らの論文をチェックしてください。

ではR、Arellano-BondとBlundell-Bondの両方が、コマンドの下でplmパッケージに実装されていますpgmm。私がリンクしたドキュメントには、それらを実装するための手順と例が正確に記載されています。

pdata.frame（plmパッケージ）でデータセットを変換した後、（systemfitパッケージを使用して）一見関連のない回帰方程式のシステムを使用できます。自分でインパルス応答関数を導出する必要があります。ハミルトンやグリーンの教科書に従えば、複雑すぎないはずです。

Michael Sigmund、Robert Ferstl、Daniel Unterkoflerによるこのペーパー「RのPanel Vector Autoregression：The Panelvar Package」（2017）を見つけました。これは基本的にRで実装されているメソッドの説明です。https： //papers.ssrn.com /sol3/papers.cfm?abstract_id=2896087

さらに、ここで別の質問があります： Rのパネルベクトル自己回帰モデル？

著者は現在、CRANでコードを公開する過程にありますが、researchgateですでにバイナリパッケージを提供しています。 https://www.researchgate.net/project/Panel-Vector-Autoregression-Models-with-different-GMM-estimators

バイナリpanelvarパッケージは直接ダウンロードできます。近い将来、CRANでソースを利用できるようになると思います。 https://www.researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044

{vars}R のライブラリを使用することをお勧めします。これには、VARモデルを推定する機能と、このモデルからインパルス応答関数を推定する機能、およびGrangerの因果関係を調査する機能などがあります。

次の関数を検討することをお勧めします。

> VARselect()
> VAR()
> irf()
> causality()

こんにちは@Romanと他のすべての人。私はVARモデルのパネルにも参加しており、検索では、このstataベースのユーザー作成コマンドpvarおよびxtvarに出会いました。私はすでにpvarを使用していますが、それで問題はないようです。詳細については、こちらとステップバイステップのアプリケーションをご覧ください。