R strucchange与SAS proc autoreg用于Bai-Perron测试的比较

Question

R strucchange与SAS proc autoreg用于Bai-Perron测试的比较

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R strucchange包的结果与我使用Bai和Perron（1998年，2003年）最小BIC估计结构性突变时从SAS proc autoreg获得的结果不匹配。发现的断点数量完全不同。我的数据有大约20,000个观测值，因此很难在这里重新创建问题。但是，有人能否解释为什么发现的断点数量会有所不同？以下是我用于估计断点的R和SAS代码示例。

R代码如下：

library(lmtest)
library(sandwich)
library(strucchange)

data.bp <- breakpoints(formula, data)
coeftest(data.bp)
coeftest(data.bp, vcov = NeweyWest)

SAS代码如下：

proc autoreg data=data;
model formula / BP=(EPS=0.15, PRINTEST=BIC);

- user1491868

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正如@DanielWisehart所说：请提供一个尽可能小而简单的数据集，以重现问题。SAS和R的相应输出也会有所帮助（例如，我无法访问SAS过程）。最后请注意，计算可能具有数值挑战性（例如，请参见http://dx.doi.org/10.1002/jae.856）。 - Achim Zeileis

我可以把SAS和R的数据和输出通过电子邮件发送给您，Zeileis教授吗？ - user1491868

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如果你把它发送给我，我一定会看一下。但是如果你把它放在某个网页上并在这里链接，其他人也可以加入讨论。 - Achim Zeileis

Zeileis教授通过电子邮件回答了我的问题。如果他愿意在这里发布他的答案，我会给他颁发赏金。 - user1491868

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好的，我并没有完全回答你的问题。我只是推测了R和SAS之间差异的来源（但我会尝试更仔细地看一下），并指出你的数据中存在GARCH效应（波动性聚集，重尾）。后者并不能解释R与SAS之间的差异，但意味着无论如何都应该采用不同的模型... - Achim Zeileis

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Daniel Wisehart · Accepted Answer

我不想说，但也许你需要提供一个更简单的例子来帮助我们调试。可能strucchange包有问题，或者它使用了不同的假设。我从这里拉取了源代码包：https://cran.r-project.org/web/packages/strucchange/index.html，源代码只有6500多行，其中至少三分之一是测试值。如果你能提供一个简单的例子，我们可以进一步研究。你还可以查看源代码，因为如我所说，该包中内置了测试值，这可能会给你对正在进行的操作有所启示——或者对你的需求有所误导。 https://stackoverflow.com/help/mcve