Como estimar a função de auto-regressão vetorial e resposta a impulsos com dados do painel

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Estou trabalhando na estimativa da auto-regressão vetorial (VARs) e da função de resposta ao impulso (IRFs) com base nos dados do painel com 33 indivíduos em 77 trimestres. Como esse tipo de situação deve ser analisado? Quais algoritmos existem para esse fim? Eu preferiria realizar essas análises em R, portanto, se alguém estiver familiarizado com o código R ou com um pacote projetado para esse fim que eles poderiam sugerir, isso seria especialmente útil.

ROM
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Bem-vindo ao site, @Roman. Solicitar pacotes R é fora de tópico para o CV (consulte nossa página de ajuda ). Além disso, esse Q também seria fora de tópico no Stack Overflow . Você pode tentar o r-help listserv.
gung - Restabelece Monica
Esta questão parece estar fora de tópico, porque se trata de pedir pacotes R.
gung - Restabelece Monica
eu poderia pedir o algoritmo para estimativa de painel VAR?
Rom
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Claro, você pode perguntar sobre como lidar com essa situação e, no processo de responder a alguém, poderá fornecer um código R útil (ou não ...). É só perguntar 'que pacote fará o X' ​​fora de tópico. Se você quiser que a pergunta fique aqui (e fique aberta), basta editar seu Q para torná-lo no tópico. Pode ajudá-lo a ler a seção relevante da página de ajuda e nosso guia para fazer perguntas na reformulação de seu Q.
gung - Reinstate Monica
Eu editei isso na esperança de que isso possa levar a respostas mais produtivas para você. Por favor, verifique se ele ainda está perguntando o que você quer saber e veja se você gosta. Caso contrário, clique em "reverter" para retornar à sua última edição com minhas desculpas.
gung - Restabelece Monica

Respostas:

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Os modelos comuns de autoregressão do vetor de dados em painel incluem o estimador Arellano-Bond (comumente referido como GMM "de diferença"), o estimador Blundell-Bond (comumente referido como GMM "sistema") e o estimador Arellano-Bover . Todos usam GMM e começam com um modelo:

yEut=eu=1pρeuyEu,t-eu+xEu,tβ+αEu+ϵEut

Arellano e Bond a primeira diferença de para remover o efeito fixo, e, em seguida, usam níveis defasados ​​como instrumentos: α i E [ ô £ i t y i , t - 2 ] = 0yEu,tαEu

E[ΔϵEutyEu,t-2]=0 0

É basicamente o mesmo que o procedimento detalhado neste artigo de Holtz-Eakin Newey Rosen , que também fornece algumas instruções para implementação.

Blundell e Bond usam as primeiras diferenças atrasadas como instrumentos para níveis:

O nome "sistema" GMM geralmente significa uma mistura destes instrumentos com os de Arellano Bond.

E[ϵEutΔyEu,t-1]=0 0

Arellano e Bover usam o sistema GMM e também exploram a degradação progressiva de variáveis, que, até onde eu sei, não são implementadas diretamente R, mas você pode conferir o documento para obter detalhes.

Em R, ambos Arellano-Bond e Blundell-Bond são implementados no plmpacote , sob o comando pgmm. A documentação à qual vinculei fornece instruções e exemplos para exatamente como implementá-los.

jayk
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Muito obrigado! Eu usei o pacote plm para painéis simples. E eu estava preocupado com sua aplicação para PVARs. Obrigado.
Rom
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researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044, você encontrará o pacote aqui. Boa sorte com sua pesquisa
Michael Sigmund
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Você pode usar um sistema de equações de regressão aparentemente não relacionadas (usando o pacote systemfit) depois de converter o conjunto de dados com pdata.frame (pacote plm). Você precisa derivar as funções de resposta ao impulso por si mesmo. Se você segue o livro de Hamilton ou Greene, não deve ser muito complicado.

Ermanno
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2

Acabei de encontrar este artigo "Regressão automática de vetores de painel em R: o pacote Panelvar" (2017) de Michael Sigmund, Robert Ferstl e Daniel Unterkofler, que basicamente é uma descrição dos métodos implementados em R. https://papers.ssrn.com /sol3/papers.cfm?abstract_id=2896087

Além disso, há outra pergunta aqui: modelos de autoregressão de vetor de painel em R?

Os autores estão agora no processo de publicação do código no CRAN, mas já fornecem pacotes binários no researchgate. https://www.researchgate.net/project/Panel-Vector-Autoregression-Models-with-different-GMM-estimators

O pacote panelvar binário pode ser baixado diretamente, acho que as fontes devem estar disponíveis no CRAN em um futuro próximo. https://www.researchgate.net/publication/322526372_panelvar_044

hannes101
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As respostas somente para links podem se tornar inúteis se as quebras de links (isso realmente acontece). Você pode expandir sua resposta com a apresentação dos principais conceitos do artigo ao qual está vinculado. Ou pelo menos escreva 'confira o Panelvarpacote.
Łukasz Deryło 11/07
Bem, o pacote ainda não foi publicado em nenhum lugar, então eu basicamente só queria adicionar algumas referências. Espero que agora seja suficiente.
hannes101
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Sim, está melhor. Agora posso procurar este artigo, mesmo que seu link seja quebrado. Obrigado!
Łukasz Deryło
O pacote já panelvarestá disponível no CRAN. Uma vez instalado e carregado, eu ia começar a?pvargmm
altabq
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Eu sugeriria o uso da {vars}biblioteca em R. Ele tem uma função para estimar um modelo VAR e para estimar uma função de resposta a impulso desse modelo e para investigar a causalidade de Granger etc.

Eu sugiro que você analise as seguintes funções:

> VARselect()
> VAR()
> irf()
> causality()
fredrikhs
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obrigado @fredrikhs por seus comentários. na verdade {vars} é bom para séries temporais. como usar este pacote para fins de painéis? direcionar a aplicação não funciona ...
Rom
Você pode dar um exemplo, como são os dados?
fredrikhs
Os dados estão no formato comum, conforme o objetivo do pacote {plm}. Vars: ID país ano REER PIB FinalConsumpExpend DimesticDemand ... (21 vars no total) ao longo de 1994T1: 2003Q1 período
Rom
O varspacote não funciona com dados em painel, afaik
altabq
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Olá @Roman e todos os outros. Também estou nos modelos de painel VAR e, na minha pesquisa, deparei-me com estes comandos escritos pelo usuário baseados em stata pvar e xtvar. Eu já usei o pvar e parece bem. Você pode ler mais sobre isso aqui e um aplicativo passo a passo

Ayobami
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aqui está o link para o comando pVar e aplicação: paneldataconference2015.ceu.hu/Program/Michael-Abrigo.pdf
Ayobami
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O OP pediu código R, então não sei por que você acha que o Stata seria de alguma ajuda para ele. Talvez você possa editar sua resposta para elaborar?
Mdewey 16/07