stargazer对乳胶的VAR估计结果

我正试图使用Stargazer软件包将我的估算结果“导出”到LaTeX代码中。我读过《观星者手册》，甚至在没有任何运气的情况下尝试导出选定的行。包有很多输出需要处理

我创建一个对象

Summary <- summary(VAR(Vektorer, p=1, type="const", ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE")))

并获取以下错误：

错误：无法识别对象类型。

---

熟悉此对象类型以及如何将其导出到LaTeX代码的人？我想还有其他包更适合对象类型。不幸的是，我不太熟悉将R输出导出到LaTeX中。

首先，我假设您正在使用

vars

中的

VAR

函数。如果是这样，您真的想从summary函数中一次提取所有信息吗？相反，您可以选择通过

摘要$varresult$`variable´´

显示哪些信息

我没有使用

stargazer

，而是使用

xtable

生成LaTeX代码

library(vars)
library(xtable)

X <- cbind("A"=rnorm(100, 50), "B"=rnorm(100, 600, 50))

model <- VAR(X, p=1, type = "const", ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"))
tmp <- summary(model)

xtable(tmp$varresult$A)
xtable(tmp$varresult$B)

库（vars）
图书馆（xtable）
首先，我假设您正在使用
vars
中的
VAR
函数。如果是这样，您真的想从summary函数中一次提取所有信息吗？相反，您可以选择通过
摘要$varresult$`variable´´
显示哪些信息

我没有使用
stargazer
，而是使用
xtable
生成LaTeX代码

library(vars)
library(xtable)

X <- cbind("A"=rnorm(100, 50), "B"=rnorm(100, 600, 50))

model <- VAR(X, p=1, type = "const", ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"))
tmp <- summary(model)

xtable(tmp$varresult$A)
xtable(tmp$varresult$B)

库（vars）
图书馆（xtable）
X问题在错误消息中很明显；stargazer不了解您传递的对象的类型

一个选项是传递底层lm对象，stargazer知道如何处理这些对象。大致如下：

X <- cbind("A"=rnorm(100, 50), "B"=rnorm(100, 600, 50))
model <- VAR(X, p=1, type = "const", ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"))
stargazer::stargazer(model$varresult$A, model$varresult$B)

X错误消息中的问题很明显；stargazer不了解您传递的对象的类型

一个选项是传递底层lm对象，stargazer知道如何处理这些对象。大致如下：

X <- cbind("A"=rnorm(100, 50), "B"=rnorm(100, 600, 50))
model <- VAR(X, p=1, type = "const", ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"))
stargazer::stargazer(model$varresult$A, model$varresult$B)

X您必须在var模型输出列表中检索正确的信息。比如说,

library(stargazer)

x1 <- 5 + 1.1*rnorm(100, 4, 2) + rnorm(100, 0, 2)
x2 <- runif(100, -1, 1)
y1 <-  x1/2 + rnorm(100, 0, 1)
y2 <- 10*sqrt(abs(x2)) - rpois(100, 3)

ts <- cbind(x1 , x2, y1, y2)

var_model <- VAR(ts[,c('y1','y2')],
                       lag.max = 1, ic = "AIC",
                       exogen = ts[,c('x1','x2')])

您必须在var模型输出列表中检索正确的信息。比如说,

library(stargazer)

x1 <- 5 + 1.1*rnorm(100, 4, 2) + rnorm(100, 0, 2)
x2 <- runif(100, -1, 1)
y1 <-  x1/2 + rnorm(100, 0, 1)
y2 <- 10*sqrt(abs(x2)) - rpois(100, 3)

ts <- cbind(x1 , x2, y1, y2)

var_model <- VAR(ts[,c('y1','y2')],
                       lag.max = 1, ic = "AIC",
                       exogen = ts[,c('x1','x2')])