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R语言估计时间序列的时变VAR模型实证研究分析案例
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加载R包和数据集
上述症状数据集包含在R-package mgm中，并在加载时自动可用。 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化：
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对象mood_data是一个1476×12矩阵，测量了12个心情变量：
time_data包含有关每次测量的时间戳的信息。 下一节中的数据预处理需要此信息。
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该数据集中的一些变量是高度偏斜的，这可能导致不可靠的参数估计。 在这里，我们通过计算自举置信区间（KS方法）和可信区间（GAM方法）来处理这个问题，以判断估计的可靠性。 由于本教程的重点是估计时变VAR模型，因此我们不会详细研究变量的偏度。 然而，在实践中，应该在拟合（时变）VAR模型之前始终检查边际分布。
估计时变VAR模型
通过参数lags = 1，我们指定拟合滞后1 VAR模型，并通过lambdaSel =“CV”选择具有交叉验证的阴茎参数λ。 最后，使用参数scale = TRUE，我们指定在模型拟合之前，所有变量都应缩
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