制限付きVARモデルをRに適合させる方法は？

Question

具体的なVARモデルと、一般的ではない がどのように適合するかを理解しようとしていました。

Iは、一般的なVARようにモデルをフィッティング（1） は

考慮する例えばクラン

から "VARS" パッケージをインポートすることによって行われることを理解しますそのyは10 x 2の行列です。次に、varsパッケージをインポートした後にこれを行いました

y=df[,1:2] # df is a dataframe with alot of columns (just care about the first two) 
VARselect(y, lag.max=10, type="const") 
summary(fitHilda <- VAR(y, p=1, type="const")) 

係数に制限がない場合は、この作業は問題ありません。しかし、私はR

にこの制限VARモデルに合うように

をご希望の場合はどうすればRで行うことが？ ご存知の場合は、私にページを紹介してください。あなたのプレゼンテーションから不明なものがあれば、それを何かを知らせてください。私はそれを分かりやすくしようとします。

は私が制限に私がしたいの道を置いてもよい方法を見つけることができませんでした事前

Answer 1

にありがとうございました。しかし、私はそれを次のようにすることでやり遂げる方法を見つける。

これはラグの長さを見つけることができます

VARselect(y, lag.max=10, type="const") 

のような特定の情報量基準を使用してラグの数を検索してみてください。私はそれが私の場合には1つであることが分かった。その後、データにVAR（1）モデルをフィットさせます。それは私の場合yです。

t=VAR(y, p=1, type="const") 

私は要約を表示します。私は係数のいくつかが統計的に重要でないかもしれないことを知ります。

summary(t) 

はその後、その後この機能は見て意義

によってゼロ制約を課すことによって、VARの推定に1を可能にします「varsの」パッケージから

t1=restrict(t, method = "ser", thresh = 2.0, resmat = NULL) 

の組み込み関数を実行します結果は書き込み

summary(t1)