Сделайте модели из пакета rugarch для настройки с MuMIn

Question

Я пытаюсь выполнить усреднение моделей и хочу объединить модели из пакета rugarch и модели, оцененные с помощью функции "lm". Я использую данные ежедневного финансового индекса, преобразованные в объект XTS. Тем самым я запускаю функции lm:

    X<-as.xts(Financial_index_data)

    LM.Result<-lm(X ~ lag(X, -1))

и затем я запускаю функцию GARCH, используя пакет rugarch:

    library(rugarch)

    Garch.spec = ugarchspec(variance.model = list(model="sGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder=c(1,1)), distribution.model = "norm")

    GARCH.Result<- ugarchfit(Garch.spec, X)

На следующем шаге я хочу выполнить усреднение модели с помощью MuMIn:

    library(MuMIn)

    MA<-model.avg(LM.Result, GARCH.Result)

И получает следующую ошибку: "Ошибка: оператор $ не определен для этого класса S4"

Я понимаю, что пакет rugarch не поддерживается пакетом MuMIn. Но есть ли способ преобразовать мою регрессию, созданную в rugarch, в класс lm или в какой-либо пакет усреднения моделей, поддерживающий все виды регрессии?

Answer 1

Прежде всего, вам нужно написать либо logLik метод или функция для возврата информационного критерия, который будет использоваться для ранжирования (model.avg"s rank). Кроме того, вам необходимо адаптировать как минимум эти функции: coefTable, getAllTerms, get_call (или использовать updateable как "uGARCHfit" класс, кажется, не хранить вызов). Посмотри на lm или же glm аналоги этих функций (например, MuMIn:::coefTable.lm).