Выбор модели с неограниченной моделью в пакете midasr

Question

У меня есть месячный временной ряд и два еженедельных временных ряда, и я хочу использовать регрессию MIDAS с использованием пакета midasr в R. Кроме того, я использую неограниченную модель, где шесть лагов ежемесячной переменной и один лаг каждой недельной переменной включены, как указано в следующем:

    unrestricted_model <- midas_r(monthly ~ mls(monthly,1:6,1) + mls(weekly_1,0:7,4) + mls(weekly_2,0:7,4), start = NULL)

Поскольку многие лаги незначительны, я хочу сделать выбор модели на следующем шаге. Демонстрации кода руководства пользователя, предоставленные авторами пакета, очень хорошо представляют обычные этапы процедуры выбора модели, однако они используют различные алгоритмы, такие как "nealmon" или "almonp", с конкретными начальными значениями в их регрессии и позже в выбор модели. Теперь возникает мой вопрос, как я могу сделать выбор модели, когда у меня есть неограниченная модель? Мне кажется, что expand_weight_lags работает только с алгоритмами, а не с неограниченной моделью.

Answer 1

На выходе функции midas_r_ic_table, AIC и BIC для моделей с ограничениями и без ограничений являются частью выходных данных. Используя модифицированный пример из документации, чтобы соответствовать ограниченному использованию модели

midas_r(y ~ mls(x, 0:7, 4))

Или для ограниченной версии

midas_r(y ~ mls(x, 0:7, 4, nealmon) , start = list(x = c(1, -0.5)))

Где начальный список - это начальные значения экспоненциальных коэффициентов запаздывания Алмона.