文件名称：dynfactoR:R的动态因素模型估计
文件大小：230KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 06:53:03
R
这是dynfactoR的公共存储库， dynfactoR是R的软件包，它有助于估计动态因子模型。 当前dfm函数的主要实现方式支持针对因子，缺失观测值和某些统计标识限制的向量自动回归类型动力学。 动态因子模型估计通常将返回3个估计，即主成分估计，两步估计以及准最大似然（QML）估计。 后两个估计器基于卡尔曼滤波，而QML估计器是EM算法的一种特殊情况。 dynfactoR是很容易的帮助下安装devtools ： devtools::install_github("rbagd/dynfactoR") dynfactoR还提供了比利时国家银行的数据集，其中包含足够长时间的每月比利时商业和消费者调查数据。 您可以通过以下方式调用它： data("NBBsurvey") 如果您不熟悉相关文献，那么阅读以小插图包装的动态因子模型的简短介绍可能会很有用。 还提供了一些学术参考。 vig
【文件预览】：
dynfactoR-master
----vignettes()
--------dynamic-factors.Rnw(7KB)
----NAMESPACE(53B)
----DESCRIPTION(562B)
----inst()
--------doc()
----R()
--------kalman.R(5KB)
--------methods.R(2KB)
--------dfmMS.R(3KB)
--------additional.R(609B)
--------otherlang()
--------dfm.R(6KB)
--------kim.R(7KB)
--------em_algorithm.R(3KB)
----LICENSE(46B)
----README.md(1KB)
----data()
--------NBBsurvey.rda(40KB)
----man()
--------KimFilter.Rd(1023B)
--------dfm.Rd(1KB)
--------dfmMS.Rd(884B)
--------VAR.Rd(553B)
--------em_converged.Rd(717B)
--------K_smoother.Rd(911B)
--------KimSmoother.Rd(887B)
--------predict.dfm.Rd(637B)
--------Estep.Rd(716B)
--------NBBsurvey.Rd(404B)
--------K_filter.Rd(693B)
--------summary.dfm.Rd(555B)
----tests()
--------testthat.R(64B)