BVAR 模型中的平穩與非平穩數據

我正在使用 BVAR 模型複制一篇論文，我首先使用非平穩數據執行模型。然後我只想將結果與固定數據進行比較，然後我啟動了模型，但我收到了以下錯誤消息：

model1s <- invalid.reject(Y=data2, nlags=12, draws=200, subdraws=200, nkeep=1000, KMIN=1,

•                   KMAX=5, constrained=constr, constant=FALSE, steps=60) Starting MCMC, Sun Jul 25 20:30:22 2021.  
  

|=================================================== ==================================================== ===| uhlig.reject(Y = data2, nlags = 12, draws = 200, subdraws = 200, 100% Error in uhlig.reject(Y = data2, nlags = 12, draws = 200, subdraws = 200, : 沒有足夠的接受抽獎繼續進行！另外：有 50 個或更多警告（使用 warnings() 來查看第一個50)

我對貝氏統計仍然很陌生，我想知道為什麼我不能用固定數據重現結果？粗略地說，這種方法通過對變數設置初始約束來估計貨幣政策衝擊的影響，然後為每次抽籤計算脈衝響應，如果它們不滿足約束，則不保留抽籤。注意：我不包括數據，因為它很長，我認為我的問題與理論更相關。謝謝！

我不認為這個問題是平穩性的。在原始論文中， Uhlig使用了諸如 CPI 等綜合變數的對數，而沒有進一步轉換它們或包含時間趨勢。

通過查看您在此處呼叫的函式的原始碼，我看到它正在執行 MCMC，因此您的錯誤可能意味著您設置的目前繪製次數太少。

具體來說，如果您查看引發錯誤的第 135 行，您會發現只有在沒有接受平局的情況下才能到達那裡。

如果您提供對數據和您嘗試擬合的模型的描述，您將對自己和其他所有人都有很大幫助。

引用自：https://economics.stackexchange.com/questions/45972