Mi primera pregunta en este excelente foro que ya me ha ayudado muchas veces.
Aquí está mi problema.
Yo quiero estimar el efecto de un gran número c. 900) de eventos independientes que se distribuyen a más de 15.000 intervalos de tiempo de la variable dependiente. He correctamente equipado este modelo con variables ficticias, uno para cada evento, y han conseguido resultados razonables (alrededor de una quinta parte son significativos).
Sin embargo, como cada evento tiene un efecto sobre algunos períodos (por ejemplo 3), el modelo predice mal cuando los eventos tienen lugar en las proximidades de uno al otro. Porque sé que la forma general de la demora en el efecto de la "curva" (como: lag1 es la más grande, lag0 es la mitad de gal 1, lag2 0.2 gal), quiero ajuste restringido modelo incorpora esta información.
La única manera que he conseguido hacer esto es mediante el uso de nls en R. Con sólo dos eventos, el modelo quedaría así:
Response=b0+
(r[1]*b1)*lag0(event1)+
(r[2]*b1)*lag1(event1)+
(r[3]*b1)*lag2(event1)+
(r[1]*b2)*lag0(event2)+
(r[2]*b2)*lag1(event1)+
(r[3]*b2)*lag2(event1)+
[error term]
Donde r es un vector con la previa información sobre la relación de la forma de la demora de los impactos, por ejemplo (0.5, 1, 0.2).
Esto parece posible estimar en teoría, pero como he 2,700+ variables y 900+ parámetros, el optimizador no puede encontrar un nivel óptimo. Incluso, ya que el uso de MCO de los parámetros para el modelo sin lags como valores de partida para la optimización. (Se lleva por el camino de unos 15 minutos para que el optimizador renunciar).
Nunca hablamos de parámetros restringidos en mi econometría las clases, excepto para Kyock lag y tal, y mis habilidades matemáticas son bastante buenos, así que ni siquiera sé si esto podría ser provisto por un modelo lineal o si debo utilizar algún tipo de Lagrange estimador.
Podría haber otras preguntas como esta en este foro, pero yo no sé ni qué términos de búsqueda, y no he encontrado ningún tipo de ayuda. Hay un montón de información en los modelos donde por ejemplo b1+b2=q, pero mi restricción es de la forma b1/b2=q.
Si nada más, sería de gran ayuda sólo para saber lo que este tipo de modelo se llama, para que yo pueda buscar ayuda.
Aquí está el inicio de la fórmula actual. Los primeros 15 quedado dependiente. Luego viene la variables ficticias (con 3 gal) de los eventos.
Response1~b1001*RespL1+b1002*RespL2+b1003*RespL3+b1004*RespL4+b1005*RespL5+b1006*RespL6+b1007*RespL7+b1008*RespL8+b1009*RespL9+b1010*RespL10+b1011*RespL11+b1012*RespL12+b1013*RespL13+b1014*RespL14+b1015*RespL15+b0003/r[1]*imp0003+b0003/r[2]*imp0003L1+b0003/r[3]*imp0003L2+b0003/r[4]*imp0003L3+b0004/r[1]*imp0004+b0004/r[2]*imp0004L1+b0004/r[3]*imp0004L2+b0004/r[4]*imp0004L3+b0005/r[1]*imp0005+b0005/r[2]
Gracias,
Björn
