このデータセットには単純な2変量VARモデルを適合させました。QLRテストを実行して、時間の経過とともに係数の安定性をチェックしたいと考えています。私は "strucchange"パッケージを調べましたが、単純なQLRテストを実際に実行する方法を理解できませんでした。VARモデルにおける係数安定性のQLRテストR
時系列のR-proは私に役立つでしょうか？どうもありがとう。！
var.est_2 <- VAR(z.train, ic= "FPE", type = "const") # var.est_2 has the estimates of VAR
QLRテストは、特定のサンプルに対するChowテストの最大F統計量に過ぎません。 Fstats（）関数は、あなたが望むものを正確に提供します。フィリップス曲線を使用した例を次に示します。
プロットの黒い線は、F統計量のセットです。最大F-statはQLRの統計値です。赤線はAndrews（1993）とHansen（1997）に基づく臨界値です。この場合、構造的変化がないことを否定することはできません。私はどのようにうまくstrucchangeがvarsパッケージで果たしているか分かりません。しかし、VARは行ごとに見積もることができるので、lm（）を使って各方程式を単純に見積もり、Fstats（）関数を適用するだけです。また、このペーパーのセクション5をご覧ください。http://www.jstatsoft.org/v07/i02/paper エラー修正モデルを使用した別の例があります。
注意！分布はChowの統計値と同じではないため、QLRではクリティカルレベルは同じではありません。重大値表と説明については、Stock and Watson第3版、568ページを参照してください。 –
株とワトソンはAndrews臨界値 – chandler