modelo Threshold VAR e modelo Threshold VEC

Caro Gustavo,,

tenho duvidas relativamente a estes modelos econométricos. Ja li o Package tsDyn e o Threshold cointegration: overview and
implementation in R. No entanto, os exemplo sao com series univariadas e a minha é multivariada e a minha duvida é como utilizar os argumentos. Nao sei se me podera ajudar, mas estou mesmo com um "sufoco" para poder estimar este modelo ou estes modelos.

melhores cumprimentos

Scalper,

Faz muito tempo que trabalhei com séries temporais, portanto não estou familiarizado com esses termos "Threshold VAR" e "modelo Threshold VEC".

Para que eu possa ajudá-lo você precisa explicar melhor esses termos e também dizer o que você precisa (ajustar esses modelos a um conjunto de dados ou outra coisa).

Pelo que eu vi no pacote tsDyn, a função lineVar estima esses modelos VAR e VEC, sendo a entrada uma série multivariada, veja a descrição da função:

Description
Estimate either a VAR or a VEC
Usage
lineVar(data, lag,r=1, include = c( "const", "trend","none", "both"), model=c("VAR", "VECM"), I=c("level", Arguments
data multivariate time series
lag Number of lags to include in each regime
r Number of cointegrating relationships
include Type of deterministic regressors to include
model Model to estimate. Either a VAR or a VECM
I For VAR only: whether in the VAR the variables are to be taken in levels (original
series) or in diference
beta for VECM only: cointegrating value. If null, will be estimated
LRinclude Possibility to include in the long-run relationship and the ECT trend, constant...
Can also be a matrix with exogeneous regressors
estim Type of estimator for the VECM: ’2OLS’ for the two-step approach or ’ML’ for
Johansen MLElineVar 19
Details
This function provides basic functionalities for VAR and VECM models. More comprehensive
functions are in package vars. A few differences appear in the VECM estimation:
• Engle-Granger estimatorThe Engle-Granger estimator is available
• PresentationResults are printed in a different ways, using a matrix form
• lateX exportThe matrix of coefficients can be exported to latex, with or without standardvalues
and significance stars
Two estimators are available: the Engle-Granger two step approach (2OLS) or the Johansen (ML).
For the 2OLS, deterministics regressors (or external variables if LRinclude is of class numeric) can
be added for the estimation of the cointegrating value and for the ECT. This is only working when
the beta value is not pre-specified.
The arg beta is the cointegrating value, the cointegrating vector will be taken as: (1, -beta).
Value
Fitted model data
Author(s)
Matthieu Stigler
See Also
VECM which is just a wrapper for lineVar(...,model="VECM")
TVAR and TVECM for the correspoding threshold models. linear for the univariate AR model.
Examples
data(zeroyld)
data<-zeroyld
#Fit a VAR
VAR<-lineVar(data, lag=1)
VAR
summary(VAR)
#compare results with package vars:
if(require(vars)) {
a<-VAR(data, p=1)
vaco1<-coef(a)$short.run[c(3,1,2),1]
vaco2<-coef(a)$long.run[c(3,1,2),1]
round(coef(VAR),8)==round(rbind(vaco1, vaco2),8)
}
###VECM
VECM.EG<-lineVar(data, lag=2, model="VECM")
VECM.EG
summary(VECM.EG)
VECM.ML<-lineVar(data, lag=2, model="VECM", estim="ML")
VECM.ML
summary(VECM.ML)
###Check Johansen MLE
myVECM<-lineVar(data, lag=1, include="const", model="VECM", estim="ML")
summary(myVECM, digits=7)
#comparing with vars package
if(require(vars)){
a<-ca.jo(data, spec="trans")
summary(a)
#same answer also!
}
##export to Latex
toLatex(VECM.EG)
toLatex(summary(VECM.EG))
options("show.signif.stars"=FALSE)
toLatex(summary(VECM.EG), parenthese="Pvalue")
options("show.signif.stars"=TRUE)

caro gustavo,

os modelos VAR e VEC e-me mais familiar estima-los pelo Eviews. Mas como o Eviews não tem interface para estimar os modelos TVAR e TVEC , pretendo estima-los pelo R.

As minhas duvidas sao:

Saber qual sera a variavel Threshold e o threshold value ou values. Se existir so um threshold value a serie tem so 2 regimes ( upper regime e o lower regime) e existirem 2 threshold existem 3 regimes( upper regime, middle regime e lower regime). No entanto, tb preciso de saber qual delay parameter da variavel threshold que é o mesmo que calcular as lags para as variaveis endogenas num modelo VAR.

O meu grande problema, visto ja os exemplos, é como o autor sabe os valores de cada argumento.

Os meus dados sao : 18 variaveis e eu quero saber qual a variavel threshold ( que eu penso que seja a minha variavel Brentoil) e saber em que regimes o brent oil tera mais impacto nos devidos regimes das series temporais.

Scalper, como eu falei anteriormente, eu não entendo muito bem de séries temporais, apenas com as informações que me passou eu não posso ajudá-lo, eu conheço bem os comandos do R e posso ajudá-lo com a interpretação dos argumentos, mas para isso você precisa descobrir qual função vai utilizar. Provavelmente a função vai estar no pacote tsDyn.

por exemplo, no exemplo do pacote tsDyn, eu n sei como é q o autor chega a q a lag é igual a 2.

outra coisa é no pdf do tsDyn explicitar que o argumento thVar é a variável de transição mas n me diz como calcular essa variavel. Quando eu coloco, pro exemploo, thVar= OilBrent , dá-me erro...

Outra duvida é como ele chega a nthresh=2 e thDelay=1. É que eu nao sei calcular esses valores, e para estimar o modelo TVAR é necessario calcula-los.
Estou mesmo num sufoco.

Melhores Cumprimentos

caro gustavo,

para introduzir os meus dados fiz datastream <- read.csv("C:/Program Files/R/datastream.csv", sep=";", dec=",", header=TRUE) e depois
No entanto, quando faço < data(datastream) , aparece-me erro, ou seja, como nao existisse a minha base de dados. Não percebo.

melhores cumprimentos

Scalper escreveu:caro gustavo,

para introduzir os meus dados fiz datastream <- read.csv("C:/Program Files/R/datastream.csv", sep=";", dec=",", header=TRUE) e depois
No entanto, quando faço < data(datastream) , aparece-me erro, ou seja, como nao existisse a minha base de dados. Não percebo.

melhores cumprimentos

para visualizar os dados basta digitar: datastream

Scalper escreveu:por exemplo, no exemplo do pacote tsDyn, eu n sei como é q o autor chega a q a lag é igual a 2.

outra coisa é no pdf do tsDyn explicitar que o argumento thVar é a variável de transição mas n me diz como calcular essa variavel. Quando eu coloco, pro exemploo, thVar= OilBrent , dá-me erro...

Outra duvida é como ele chega a nthresh=2 e thDelay=1. É que eu nao sei calcular esses valores, e para estimar o modelo TVAR é necessario calcula-los.
Estou mesmo num sufoco.

Melhores Cumprimentos

scalper, normalmente o R utiliza alguns valores padrões (utilizados na maioria das situações), não sei se seria esse o seu caso, hoje a noite vou dar uma olhada, mas preciso que me informe qual função está se referindo, pois no pacote tsDyn existem muitas funções.

TVAR(data, lag, include = c( "const", "trend","none", "both"), model=c("TAR", "MTAR"), commonInter=FALSE, nthresh=1,thDelay=1, mTh=1,thVar,trim=0.1,ngrid, gamma=NULL, around, plot=FALSE, dummyToBothRegimes=TRUE,trace=TRUE, trick="for", max.iter=2)

neste model tem-se saber qual é a thVar, ao qual o autor nao especifica nem revela como saber qual a variavel. A lag, eventualmente, deve ser a lag de um modelo VAR, mas neste função ela ja assume que o time delay é igual a 1, e nao percebo porquê. Nao sei como ele o calcula.

Na literatura, diz que para saber qual o time delay é necessario fazer o Teste F de Tsay, o qual existe no pacote TSA mas nao percebo bem os comandos.

Melhores cumprimentos

scalper, vou falar aqui apenas as minhas considerações, pois não posso afirmar nada com relação a séries temporais, caso continue com dúvidas sobre séries temporais aconselho a procurar algum professor ou então buscar por materiais especializados em séries temporais, pois infelizmente eu não tenho o conhecimento necessário, mas qualquer dúvida com relação ao programa R pode perguntar.

1) esse argumento thVar não é obrigatório, tanto que no exemplo ele não é usado. Pelo que eu entendi thVar é uma variável externa que possa interferir na série temporal. Ex: valor do dolar (thVar) interfere no preço de produtos importados (Série temporal).

2) lag e thDelay são coisas diferentes, lag é a janela da série temporal, já thDelay não sei bem o que é, mas parece que está relacionada com a variável threshold (não sei o que variável é essa).

3) com relação ao teste Tsay, pelo que li na ajuda do R ele serve para você testar se a série temporal está ou não sob um modelo AR.