我想使DLM具有随时间变化的系数,即通常线性回归的扩展,
。
我有一个预测变量()和一个响应变量(y_t),分别是1950年至2011年的海洋和内陆年度鱼获量。我希望遵循DLM回归模型,
系统演化方程在哪里
摘自Petris等人的“带R的动态线性模型”的第43页。
一些编码,
fishdata <- read.csv("http://dl.dropbox.com/s/4w0utkqdhqribl4/fishdata.csv", header=T)
x <- fishdata$marinefao
y <- fishdata$inlandfao
lmodel <- lm(y ~ x)
summary(lmodel)
plot(x, y)
abline(lmodel)
显然,回归模型的时变系数在这里更为合适。我从第121页至第125页沿用他的示例,并将其应用于我自己的数据。这是示例中的代码
############ PAGE 123
require(dlm)
capm <- read.table("http://shazam.econ.ubc.ca/intro/P.txt", header=T)
capm.ts <- ts(capm, start = c(1978, 1), frequency = 12)
colnames(capm)
plot(capm.ts)
IBM <- capm.ts[, "IBM"] - capm.ts[, "RKFREE"]
x <- capm.ts[, "MARKET"] - capm.ts[, "RKFREE"]
x
plot(x)
outLM <- lm(IBM ~ x)
outLM$coef
acf(outLM$res)
qqnorm(outLM$res)
sig <- var(outLM$res)
sig
mod <- dlmModReg(x,dV = sig, m0 = c(0, 1.5), C0 = diag(c(1e+07, 1)))
outF <- dlmFilter(IBM, mod)
outF$m
plot(outF$m)
outF$m[ 1 + length(IBM), ]
########## PAGES 124-125
buildCapm <- function(u){
dlmModReg(x, dV = exp(u[1]), dW = exp(u[2:3]))
}
outMLE <- dlmMLE(IBM, parm = rep(0,3), buildCapm)
exp(outMLE$par)
outMLE
outMLE$value
mod <- buildCapm(outMLE$par)
outS <- dlmSmooth(IBM, mod)
plot(dropFirst(outS$s))
outS$s
我希望能够plot(dropFirst(outS$s))
为自己的数据绘制平滑估计,而我在执行时遇到了麻烦。
更新
我现在可以生成这些图,但是我认为它们是不正确的。
fishdata <- read.csv("http://dl.dropbox.com/s/4w0utkqdhqribl4/fishdata.csv", header=T)
x <- as.numeric(fishdata$marinefao)
y <- as.numeric(fishdata$inlandfao)
xts <- ts(x, start=c(1950,1), frequency=1)
xts
yts <- ts(y, start=c(1950,1), frequency=1)
yts
lmodel <- lm(yts ~ xts)
#################################################
require(dlm)
buildCapm <- function(u){
dlmModReg(xts, dV = exp(u[1]), dW = exp(u[2:3]))
}
outMLE <- dlmMLE(yts, parm = rep(0,3), buildCapm)
exp(outMLE$par)
outMLE$value
mod <- buildCapm(outMLE$par)
outS <- dlmSmooth(yts, mod)
plot(dropFirst(outS$s))
> summary(outS$s); lmodel$coef
V1 V2
Min. :87.67 Min. :1.445
1st Qu.:87.67 1st Qu.:1.924
Median :87.67 Median :3.803
Mean :87.67 Mean :4.084
3rd Qu.:87.67 3rd Qu.:6.244
Max. :87.67 Max. :7.853
(Intercept) xts
273858.30308 1.22505
截距平滑估计(V1)与lm回归系数相差甚远。我认为它们应该彼此靠近。
lmodel$coef
估计不接近。我认为情节不正确,但我可能是错的。