具体的参数是——
star(x, m=2, noRegimes, d = 1, steps = d, series, rob = FALSE,
       mTh, thDelay, thVar, sig=0.05, trace=TRUE, control=list(), ...)

x：时间序列
m, d, steps：维度，时间延迟，预测的步数
noRegimes：最大数量的制度
series：时间序列的名称（可选）
rob：实现可靠的测试（默认是F）
thDelay：“时间延迟”的阈值变量
mTh：滞后时间序列的系数
thVar：阈值变量
sig：显着性水平。
control：进一步的论据
trace：额外的相关信息


具体的例子是——
mod.star <- star(log10(lynx), mTh=c(0,1), control=list(maxit=3000))
mod.star
addRegime(mod.star)

请问楼主在R中怎么实现STAR?

我在金融时间序列第三版中看到了非线性时间序列模型，书中158页有用star模型构建一个arch模型的案例。可惜没有实例。
我又论坛里找到一份用Splus软件做非线性时间序列模型的文档，在文档里有个用NASDAQ每周的收益率绝对值做的SETAR，
lstar案例。
我知道arch模型本身可以看做：用移除均值的收益率的平方做的ar模型。按照这个推断我应该能够用：移除均值的收益率的平方序列，按Splus软件的LStar，或者SEtar模型的建模流程来建立--能够估计非线性方差arch模型（Star-garch模型）。
这样方法在软件中的计算有没有问题