平滑转移自回归模型(STAR)应用与在R软件的操作
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平滑转换自回归模型这个框架下衍生了很多扩展模型，比如平滑转换向量自回归模型、平滑转换误差修正模型、面板平滑转换回归模型、面板平滑转换自回归模型、面板平滑转换向量自回归模型及面板平滑转换误差修正模型。
根据华兴夏教授在“平滑转换自回归模型的经济学研究综述 ”的文章：
线性模型能够较好地反映经济活动的变化规律，但是人们经常观测到经济活动中存在显 著的非线性特征，例如商业周期的繁荣与衰退，商品销售的淡季与旺季，金融资产价格的波 动等等。考虑线性模型用来研究非线性问题的不足之处，如何捕捉经济活动中的非线性特征 越来越受到研究者的关注，例如大量研究者使用状态依存的数据生成过程模型对各类经济问 题进行了研究。
STAR模型认为经济系统中数据生成过程的变化主要由不同主体决策者的不同决策行 为引起，现实环境中并非所有决策主体同时对某个经济信号做出反映。例如，金融危机的背 景下，很多受到金融危机影响的企业会裁员，但是，企业同时减员裁人的可能性较小，因此， 更多情况下企业裁员的综合效应表现为失业率呈现出一种渐进转变形状，即失业率逐渐增加 而非突然增加。STAR模型能够较好反映经济系统中的这类变化规律。
我国学者已经使用此类模型对经济问题做了详细研究。赵进文等（2007）使用非线性STR模型技术研究了我国能源消费与经济增长之间内在结构依从关系，研究发现二者之间 存在非线性变化规律并通过 LSTR2模型对这种非线性关系做了拟合。刘雪燕(2009)研究了 非线性模型的平稳性检验问题，通过将时间序列退势的最小二乘法和广义最小二乘法方法与 相关研究者提出的单位根检验方法结合，发现在STAR模型中，对时间序列退势能不同程 度的改善单位根检验的功效。刘柏等(2008)采用STAR对中国实际汇率做了研究，发现中国 实际汇率走势的非线性与非对称性特征。王成勇等（2010）建立两机制、三机制和四机制 LSTAR 模型研究了我国经济周期阶段的划分、经济周期波动的非对称性和持续性以及经济 在各个波动阶段之间转换的内在演化机理。 对我国学者的研究文献的梳理结果表明当前不仅对STAR模型的应用研究成果丰富并 且关于 STAR 模型的理论研究也取得了长足的进展。如马薇等（2010）将自助法( bootstrap) 的不同变体应用于平滑转移自回归模型的线性检验，并通过蒙特卡罗实验分别考察其在误差 项独立同分布和存在序列相关时的有限样本性质。徐家杰（2010）归纳了单阈值STAR模型的局限性并对双阈值LSTAR模型转换函数的处理方法做了研究。
国外学者对STAR模型的应用研究较为成熟，理论研究结果比较丰富。Kapetanios et al. (2003)提出了非线性STAR框架下的单位根检验方法。Kapetanios et al. (2005)研究了三机制SETAR模型的单位根检验问题。Timo et al. (2005)的研究认为 STAR 模型的设定形式对预 测精度有至关重要的影响。Michael et al. (2008)使用多机制平滑转换自回归（MRSTHAR）模型研究了道琼斯工业平均指数的变化规律。Luiz et al. (2008)使用平滑转换周期自回归（STPAR）模型研究了澳大利亚的电力市场行为。Sollis(2008)提出了对称假设条件下用来 识别非对称非线性指数平滑转换自回归（ESTAR）模型的一种单位根检验方法。Massimo et al. (2008)使用趋势稳定的STAR模型研究了欧洲国家的失业率问题。另外，部分研究者还使用了蒙特卡罗模拟方法对各种 STAR 模型的性质做了分析。
下面第一篇是在中文期刊上的一篇文章，在方法上不见得有多大创新，但能够给想要用STAR进行实证分析时间序列数据的圈友一些参考信息，主要是用中文向圈友介绍STAR是什么(smooth transition autoregressive regression)以及一般的步骤，对这个模型有一些印象也是有益的。参考文献中第一篇英文文章多读几遍就可以对这个模型的创建有全面的理解。
注：对原文有删减，原文信息在文后最后一张图片上。
下面这个主要是告诉圈友如何在R软件上操作STAR，在时间序列方面，R软件上的操作包非常丰富，而且更新得相当快。下方的PPT从头到尾读一遍，然后把里面的code复制下来在R软件上操作一遍即可，把Manual读读会有很多d的收获。
STAR模型在R软件上的操作
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