r中的矢量误差修正模型

Question

我必须使用改编自Joel Hasbrouck的矢量误差修正模型来估计纽约(N)和伦敦(L)的价格之间的关系.经过大量的在线研究后,我仍然没有取得多大进展,所以我想我会请专家看看我是否可以为完成这个模型找到一些方向.

我的数据集是一个包含日期,时间,符号,价格的数据框.

返回(r_t)定义为纽约和伦敦(等式1和2)的每十五分钟间隔(p(t) - p(t-1))的价格之间的对数差.

该模型使用纽约的r_t来模拟纽约和伦敦的2个回报(等式3).

然后在伦敦的rt中使用纽约和伦敦的2个回报模型(等式4).

N和L分别代表纽约和伦敦,在模型中看到任何地方,t代表时间.

r_t^N=? log(P_t^N )
r_t^L=? log(P_t^L )
r_t^N=?(log(P_(t-1)^N)-log(P_(t-1)^L))+?_(i=1)to 2(?_i^(N,N) r_(t-i)^N) + ?_(i=1)to 2(?_i^(N,L) r_(t-i)^L)+ ?_t^N
r_t^L=?(log(P_(t-1)^L)-log(P_(t-1)^N))+?_(i=1)to 2(?_i^(L,L) r_(t-i)^L) + ?_(i=1)to 2(?_i^(L,N) r_(t-i)^N)+ ?_t^L

任何帮助都会受到赞赏.预先感谢您的帮助!!

我是R的新手,在使用SAS和时间序列程序方面有更多经验.我已经看到了使用vars()的参考,但我看过的例子似乎并不适用,所以我几乎被卡住了.我已经完成了DW统计,并且存在协整.

我只是无法弄清楚如何为此编写代码...

Answer 1

您可以urca在R中使用包:(比如你的数据是mydf,LN列为伦敦股票市场的NY股票收益率和纽约股票市场的股票收益率).以下是示例代码(未测试):

install.packages("urca")
library(urca)
mysample <- mydf[, c("NY", "LN")]
myvecm <- ca.jo(mysample, ecdet = "const", type="eigen", K=2, spec="longrun")
myvecm.ols <- cajools(myvecm)

注意:我假设您使用过Johansen协整检验和eigen统计; k表示滞后数,对于你的例子是2,ecdet表示协整有一个常数.有关详细信息,请查看此处的手册.