Cómo estimar la función de autorregresión de vector y respuesta de impulso con datos de panel

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Estoy trabajando en la estimación de la función de autorregresión vectorial (VAR) y de la función de respuesta al impulso (IRF) basada en datos de panel con 33 individuos en 77 trimestres. ¿Cómo se debe analizar este tipo de situación? ¿Qué algoritmos existen para este propósito? Preferiría realizar estos análisis en R, por lo que si alguien está familiarizado con el código R o un paquete diseñado para este propósito que pueda sugerir, sería especialmente útil.

— ROM
fuente

Bienvenido al sitio, @Roman. Pedir paquetes R está fuera de tema para CV (consulte nuestra página de ayuda ). Además, esta Q también estaría fuera de tema en Stack Overflow . Puede probar el r-help listserv.

— gung - Restablece a Monica

Esta pregunta parece estar fuera de tema porque se trata de pedir paquetes R.

— gung - Restablece a Monica

¿podría pedir el algoritmo para la estimación VAR del panel?

— Rom

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Claro, puede preguntar cómo lidiar con esta situación, y en el proceso de responder, alguien podría proporcionar un código R útil (o no ...). Solo pregunta 'qué paquete hará X' está fuera de tema. Si desea que la pregunta permanezca aquí (y permanezca abierta), simplemente edite su Q para que sea sobre el tema. Puede ayudarlo a leer la sección relevante de la página de ayuda y nuestra guía para hacer preguntas al reformular su Q.

— Gung - Vuelva a instalar a Monica

Edité esto con la esperanza de que podría conducir a respuestas más productivas para usted. Asegúrese de que todavía le pregunte qué quiere saber y vea si le gusta. De lo contrario, haga clic en "deshacer" para volver a su última edición con mis disculpas.

— gung - Restablece a Monica

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

Aquí encontrará el paquete R y el enlace al documento.

— Michael Sigmund
fuente

He creado una versión paralela del código para arrancar las funciones de respuesta al impulso en github.com/hannes101/ParallelPanelVAR

— hannes101

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y_{i t} = \sum_{l = 1}^{p} ρ_{l} y_{i, t - l} + x_{i, t}^{'} β + α_{i} + ϵ_{i t}

$y_{it}=\sum_{l=1}^p\rho_ly_{i,t-l}+x_{i,t}'\beta+\alpha_i+\epsilon_{it}$

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

E [Δ ϵ_{i t} y_{i, t - 2}] = 0

$E[\Delta \epsilon_{it}y_{i,t-2}]=0$

Esto es básicamente lo mismo que el procedimiento detallado en este artículo de Holtz-Eakin Newey Rosen , que también proporciona algunas instrucciones para la implementación.

Blundell y Bond utilizan las primeras diferencias rezagadas como instrumentos para los niveles:

E [ϵ_{i t} Δ y_{i, t - 1}] = 0

$E[\epsilon_{it}\Delta y_{i,t-1}]=0$

Arellano y Bover utilizan el sistema GMM y también exploran la degradación hacia adelante de las variables, que yo sé que no se implementa directamente R, pero puede consultar su documento para obtener más detalles.

En R, tanto Arellano-Bond como Blundell-Bond se implementan en el plmpaquete , bajo el comando pgmm. La documentación que he vinculado proporciona instrucciones y ejemplos sobre cómo implementarlos exactamente.

— Jayk
fuente

¡Muchas gracias! Utilicé el paquete plm para paneles simples. Y me preocupaba su aplicación para PVAR. Gracias.

— Rom

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researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044 encontrará el paquete aquí. Buena suerte con tu investigación

— Michael Sigmund

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Puede usar un sistema de ecuaciones de regresión aparentemente no relacionadas (usando el paquete systemfit) después de convertir el conjunto de datos con pdata.frame (paquete plm). Necesita derivar las funciones de respuesta al impulso usted mismo. Si sigues el libro de texto de Hamilton o Greene, no debería ser demasiado complicado.

— Ermanno
fuente

2

Acabo de encontrar este trabajo "Panel Vector Autoregression in R: The Panelvar Package" (2017) por Michael Sigmund, Robert Ferstl y Daniel Unterkofler, que básicamente es una descripción de los métodos implementados en R. https://papers.ssrn.com /sol3/papers.cfm?abstract_id=2896087

Además, hay otra pregunta aquí: ¿ Modelos de autorregresión de vector de panel en R?

Los autores ahora están en el proceso de publicar el código en CRAN, pero ya proporcionan paquetes binarios en researchgate. https://www.researchgate.net/project/Panel-Vector-Autoregression-Models-with-different-GMM-estimators

El paquete binario panelvar se puede descargar directamente, creo que las fuentes deberían estar disponibles en CRAN en un futuro próximo. https://www.researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044

— hannes101
fuente

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Las respuestas de solo enlace pueden volverse inútiles si el enlace se rompe (esto realmente sucede). Puede ampliar su respuesta con la presentación de los conceptos principales del documento, al que se vincula. O al menos escriba 'check out Panelvarpackage'.

— Łukasz Deryło

Bueno, el paquete aún no está publicado en ningún lado, así que básicamente solo quería agregar algunas referencias. Espero que esto sea suficiente ahora.

— hannes101

2

Sí eso es mejor. Ahora puedo buscar este documento incluso si su enlace se rompe. ¡Gracias!

— Łukasz Deryło

El paquete ya panelvarestá disponible en CRAN. Una vez instalado y cargado, comenzaría en?pvargmm

— altabq

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Sugeriría usar el {vars} biblioteca en R. Tiene una función para estimar un modelo VAR y para estimar una función de respuesta al impulso a partir de este modelo y para investigar la causalidad de Granger, etc.

Le sugiero que examine las siguientes funciones:

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

— fredrikhs
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gracias @fredrikhs por tus comentarios. en realidad {vars} es bueno para series temporales. ¿Cómo usar este paquete para paneles? la solicitud directa no funciona ...

— Rom

¿Puedes dar un ejemplo, cómo se ven los datos?

— fredrikhs

Los datos están en formato ordinario para el propósito del paquete {plm}. Vars: ID país año REER GDP FinalConsumpExpend DimesticDemand ... (21 vars en total) durante 1994Q1: 2003Q1 período de tiempo

— Rom

El varspaquete no funciona con los datos del panel, afaik

— altabq

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Hola @Roman y todos los demás. También estoy en los modelos VAR de panel y en mi búsqueda, me encontré con estos comandos escritos por el usuario pvar y xtvar basados en stata. Ya he usado pvar y parece bastante bien. Puede leer más sobre esto aquí, y una aplicación paso a paso

— Ayobami
fuente

aquí está el enlace al comando y la aplicación pvar

— Ayobami

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El OP solicitó el código R, así que no estoy seguro de por qué crees que Stata sería de alguna ayuda para él. ¿Quizás puedas editar tu respuesta para elaborar?

— mdewey