VECM

O que o bloco faz

Ajusta um modelo de correção de erro (VECM) para séries cointegradas: as diferenças de cada série são explicadas pelas diferenças passadas e pelo desvio da relação de longo prazo (o vetor de cointegração).

O posto r é o número de relações de cointegração e é INFORMADO aqui. Quem o escolhe é o series/johansen, pelo posto sugerido. Os coeficientes de ajuste e o vetor de cointegração saem do urca::cajorls; a previsão e os impulsos saem do vars::vec2var.

O resultado é um ajuste de series/var, com o tipo VECM: o card mostra os coeficientes de cada equação e a previsão funciona como nos VARs.

Faltantes

Este bloco não aceita faltantes: série com buraco põe o nó em vermelho. Ligue um series/interpolate antes, ou recorte a parte cheia com series/window.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Resíduo

A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.

Nível

Cada valor que um fator assume no estudo: as doses 0, 50 e 100 kg/ha são três níveis do fator dose.

Autocorrelação

A correlação de uma série com ela mesma deslocada no tempo: o valor de hoje parecido com o de ontem. É o padrão que os modelos de séries descrevem, e o que torna inválidos os testes que supõem observações independentes.

Tendência

O movimento de longo prazo de uma série, de subida ou de descida, separado das oscilações de curto prazo e da sazonalidade.

Sazonalidade

Um padrão que se repete em intervalos fixos do calendário, como mais chuva em janeiro ou mais vendas em dezembro. O período sazonal é o comprimento do ciclo: 12 para dados mensais com ciclo anual.

Pressupostos

• O posto informado é o número de relações de cointegração: um posto errado troca o longo prazo por ruído.

  Verificar:Johansen

  Se falhar: rode series/johansen e use o posto sugerido

• As séries são I(1), e o VAR em nível tem K defasagens que deixam os resíduos sem autocorrelação.

  Verificar:ADFKPSSPortmanteau multivariado

  Se falhar: teste a ordem de integração e aumente K se os resíduos saírem correlacionados

Parâmetros

• Posto (r) — número de relações de cointegração, de 1 a k - 1.
• Defasagens (K) — defasagens do VAR em nível, no mínimo 2.
• Determinístico — constante restrita (só na relação de cointegração), constante livre (no VECM: séries com tendência) ou tendência restrita (tendência na relação, constante livre).
• Dummies sazonais — centradas por período, para série com ciclo.

Valor

Um ajuste multivariado (series/var, tipo VECM).

Exemplos

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dax", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$DAX") |>
  tr_add("cac", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$CAC") |>
  tr_add("j", "series/join", nomes = "dax, cac", from = c("dax", "cac")) |>
  tr_add("v", "series/vecm", posto = 1L, defasagens = 2L, from = "j")