代码在

有代码你买么

# 安装必要的包（如果尚未安装）  
# install.packages("quantreg")  
# install.packages("vars")  
  
# 加载包  
library(quantreg)  
library(vars)  
  
# 假设你有一个名为"mydata"的数据框，其中包含时间序列数据  
# mydata <- ...  
  
# 假设你想对前两个变量进行QVAR分析，并考虑分位数0.25、0.5和0.75  
variables <- mydata[, c("var1", "var2")]  
  
# 选择你想要的分位数  
quantiles <- c(0.25, 0.5, 0.75)  
  
# 自定义QVAR函数（这里只是一个框架，需要填充具体内容）  
qvar_function <- function(data, quantiles, p) {  
  # p 是VAR模型的阶数  
  results <- list()  
   
  for (q in quantiles) {  
    # 在这里，你需要为每个分位数拟合一个VAR模型  
    # 这可能涉及到使用rq()函数（来自quantreg包）或其他方法来估计分位数回归  
    # 注意：rq()函数可能不适用于VAR模型，因此你需要找到或实现一个适用于VAR的分位数回归方法  
      
    # 假设我们有一个函数qvar_estimator()用于估计QVAR模型（这里是一个占位符）  
    # model <- qvar_estimator(data, q, p)  
      
    # 将结果添加到列表中  
    results[[as.character(q)]] <- model  
  }  
   
  return(results)  
}  
  
# 选择VAR模型的阶数  
p <- 2  
  
# 调用自定义的QVAR函数  
qvar_results <- qvar_function(variables, quantiles, p)  
  
# 打印结果（这取决于你如何存储和返回结果）  
print(qvar_results)  
  
# 这个示例中的qvar_estimator()函数是不存在的，需要实现它或使用现有的方法来估计QVAR模型

有偿分享，qq:978863753

https://bbs.pinggu.org/thread-10895807-1-1.html
这个呢？