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¿Qué software puede utilizarse para estimar un SVAR no recursivo?

¿Qué software puede utilizarse para estimar un SVAR no recursivo? No estoy seguro de si esta pregunta pertenece aquí, pero no he encontrado nada hasta ahora en Google. ¿O los investigadores que los utilizan lo hacen manualmente?

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Si por nom recursivo te refieres a que la identificación proviene de una estrategia distinta a Cholesky (por ejemplo restricciones cero o restricciones de largo plazo) entonces puedes usar Stata o Eviews.

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@Pedro Ignacio Martinez Bruera. Gracias por la respuesta. Parece que STATA sólo permite que la matriz A sea triangular inferior, por lo tanto, utilizar el comando svar. Para las dos últimas variables de mi modelo (..., X, Y), quiero que se afecten contemporáneamente...así que tengo algo así para las dos filas de la matriz A: (.... \. , ., ., ., 1, . \. , ., ., ., ., 1). Pero me da error. Lo que funciona es (... \. , ., ., ., 1, 0 \. ., ., ., ., 1), es decir, Y no afecta contemporáneamente a X. Pero quiero que X afecte contemporáneamente a Y y viceversa. ¿Algún recurso sobre cómo hacerlo? Gracias.

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Hace tiempo que no utilizo Stata para SVARs. Es extraño porque básicamente podría hacer cualquier cosa con las matrices A y B. de todos modos, EViews es otro software que lo hace por ti.

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Mike Puntos 4226
  • EViews puede hacer SVARs con restricciones personalizadas, incluyendo algunos preajustes. Puede consultar su página web documentación . Por cierto, este es el único, que yo sepa, que también hace restricciones a largo plazo en los residuos.

  • Seguro que JMulti también puede hacer el tipo de restricciones que buscas. Puedes conseguirlo aquí gratis. Es bastante antiguo, así que no estoy seguro de los requisitos del sistema.

  • Statsmodels (a través de python) podría hacerlo también, pero sólo con presets.

  • R también lo tiene.

  • Stata, pero no estoy seguro de las restricciones personalizadas.

Tenga en cuenta que existen condiciones numéricas para aplicar restricciones a las relaciones contemporáneas entre las variables. La documentación de EViews lo explica. Por su comentario, parece que puede haber subidentificado la matriz A (es decir, pedir que se estimen demasiados coeficientes). Esa podría ser la razón por la que obtiene un error.

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¿Algo más concreto sobre R? El universo de paquetes es tan amplio allí que la relevancia práctica de la respuesta requiere alguna orientación más que la simple enumeración de R como tal.

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En efecto. El paquete que he mirado es 'vars' (junto con 'tseries'). Para una identificación más sofisticada, por ejemplo a través de la heteroscedasticidad, puede utilizar el paquete 'svars' en la parte superior.

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asdfg Puntos 1030

Aparte de las soluciones mencionadas en la otra respuesta también se puede estimar en:

  • Julia

  • Matlab

  • Octave (es sólo una versión libre de matlab con algunos pequeños cambios)

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