Я пытаюсь спрогнозировать временные ряды, используя оценочную модель VAR и новые данные одной из двух переменных.
Предположим, VAR ежемесячных возвратов DAX и Oilprice.
#Select variables for VAR model
MakroVAR <- as.data.frame(cbind(DAX=Makro_diff$DAX, OIL=Makro_diff$OIL))
#Estimate VAR model
var <- VAR(na.omit(MakroVAR), p=1, type="const", ic = "AIC")
Теперь я могу использовать функцию прогнозирования без предоставления новых данных.
# Predict VAR
pred.var1 <- predict(var, n.ahead = 12)
Теперь я хочу представить серию из 12 новых возвратов DAX.
# New data for DAX
DAXnew <- data.frame(DAX=c(-0.0222, 0.0093, 0.0136, -0.0074, 0.0161,
-0.0029, 0.0007, 0.0073, 0.0018, -0.0032, 0.0059, -0.0043))
Но функция предсказания всегда будет давать одинаковые результаты и, похоже, игнорирует новые данные.
# Predict VAR conditional on new DAX data
pred.var2 <- predict(var, newdata = DAXnew, n.ahead = 12)
Я также пытался предоставить обе серии с одним NA и с данными, что всегда дает одинаковые результаты.
Мой вопрос заключается в том, каким образом я должен предоставить новые данные для модели VAR, чтобы достичь того, что вторая серия будет рассчитываться с учетом новых данных.