Hola,
La ayuda que te puedo ofrecer es de mirar la función e interpretar los
resultados mínimamente.
En el pdf de referencia de esta librería:
http://cran.at.r-project.org/web/packages/urca/urca.pdf
Aparece lo siguiente (bajo ca.jo-class):
V: Object of class "matrix": The matrix of eigenvectors, normalised
with
respect to the first
variable.
Y ejecutando el primer ejemplo que aparece en ca.jo()
> data(denmark)
> sjd <- denmark[, c("LRM", "LRY", "IBO",
"IDE")]
> sjd.vecm <- ca.jo(sjd, ecdet = "const",
type="eigen", K=2, spec="longrun",
+ season=4)> summary(sjd.vecm)
######################
# Johansen-Procedure #
######################
Test type: maximal eigenvalue statistic (lambda max) , without linear trend
and constant in cointegration
Eigenvalues (lambda):
[1] 4.331654e-01 1.775836e-01 1.127905e-01 4.341130e-02 -4.315842e-17
Values of teststatistic and critical values of test:
test 10pct 5pct 1pct
r <= 3 | 2.35 7.52 9.24 12.97
r <= 2 | 6.34 13.75 15.67 20.20
r <= 1 | 10.36 19.77 22.00 26.81
r = 0 | 30.09 25.56 28.14 33.24
Eigenvectors, normalised to first column:
(These are the cointegration relations)
LRM.l2 LRY.l2 IBO.l2 IDE.l2 constant
LRM.l2 1.000000 1.0000000 1.0000000 1.000000 1.0000000
LRY.l2 -1.032949 -1.3681031 -3.2266580 -1.883625 -0.6336946
IBO.l2 5.206919 0.2429825 0.5382847 24.399487 1.6965828
IDE.l2 -4.215879 6.8411103 -5.6473903 -14.298037 -1.8951589
constant -6.059932 -4.2708474 7.8963696 -2.263224 -8.0330127
Weights W:
(This is the loading matrix)
LRM.l2 LRY.l2 IBO.l2 IDE.l2 constant
LRM.d -0.21295494 -0.00481498 0.035011128 2.028908e-03 -2.142051e-13
LRY.d 0.11502204 0.01975028 0.049938460 1.108654e-03 2.539637e-13
IBO.d 0.02317724 -0.01059605 0.003480357 -1.573742e-03 2.430254e-14
IDE.d 0.02941109 -0.03022917 -0.002811506 -4.767627e-05 5.246440e-15
####################################
Los valores de "V" que buscas, los devuelve la función summary()
Del ejemplo anterior:
Eigenvectors, normalised to first column:
(These are the cointegration relations)
LRM.l2 LRY.l2 IBO.l2 IDE.l2 constant
LRM.l2 1.000000 1.0000000 1.0000000 1.000000 1.0000000
LRY.l2 -1.032949 -1.3681031 -3.2266580 -1.883625 -0.6336946
IBO.l2 5.206919 0.2429825 0.5382847 24.399487 1.6965828
IDE.l2 -4.215879 6.8411103 -5.6473903 -14.298037 -1.8951589
constant -6.059932 -4.2708474 7.8963696 -2.263224 -8.0330127
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
2010/12/1 <mliugonzal@yahoo.es>
> Hola a todos:
>
> Alguien alguna vez a usado el procedimiento ca.jo. ¿Sabe alguien como
> puedo
> estimar los valores Betas de la relación de cointegración?
>
> Estoy utilizando el procedimiento ca.jo
>
> summary(ca.jo(dato1, type = "trace", ecdet = "trend", K
= 2, spec > "longrun"))
>
>
> donde dato1 son las dos series que analizo para ver si cointegran.
>
>
> Existe según especifica el paquete "urca" un objeto "V"
para saber el valor
> de los Betas pero no soy capaz de aplicarlo.
>
>
>
> ¿Alguien me podría ayudar?
>
> [[alternative HTML version deleted]]
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