I want to make quarterly gini data from yearly gini data with a VAR and a Kalman filter. By doing this, I get an error. What do I have to change?
Browse[4]> # Creëer een VAR-model met de variabelen die je wilt gebruiken voor voorspellingen
Browse[4]> data_var_kalman <- nieuwe_dataset_var_1[, c("log_GDP", "log_eurostoxx", "log_labourcostindex", "log_employment", "log_hicp", "log_gini_disp")]
Browse[4]> # Verwijder rijen met ontbrekende waarden
Browse[4]> data_var_no_na <- na.omit(data_var_kalman)
Browse[4]> # Stel het aantal lags in voor het VAR-model
Browse[4]> lags <- 1
Browse[4]> # Creëer het VAR-model
Browse[4]> var_model_kalman <- VAR(data_var_no_na, p = lags)
Browse[4]> # Voorspel de ontbrekende waarden van log_gini_disp met behulp van het VAR-model
Browse[4]> predicted_gini_kalman <- predict(var_model_kalman, n.ahead = sum(missing_indices))$fcst$log_gini_disp[, 1]
Browse[4]> # Controleer of er ontbrekende waarden zijn in de voorspellingen
Browse[4]> if (any(is.na(predicted_gini_kalman))) {
Voer een alternatieve voorspelling uit of neem andere maatregelen
(bijvoorbeeld vervanging door gemiddelde, lineaire interpolatie, etc.)
stop("Er zijn ontbrekende waarden in de voorspellingen.")
} else {
Converteer predicted_gini_kalman naar een tijdreeksobject
predicted_gini_ts <- ts(predicted_gini_kalman)
Initialiseer het staatsspace-model voor de Kalman-filter
}
debug at #7: predicted_gini_ts <- ts(predicted_gini_kalman)
Browse[5]> if (!inherits(model_kalman, "SSModel")) {
stop("Het staatsspace-model is niet correct gedefinieerd.")
}
Browse[5]> kf_fit <- fitSSM(model_kalman, inits = c(0, 0.01)) # Voorbeeld initiële schattingen
Browse[5]> smoothed_values <- KFS(kf_fit)$smoothed$state[, 1]
Error during wrapup: Object is not of class 'SSModel'
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart
I want to make quarterly gini data from yearly gini data with a VAR and a Kalman filter. By doing this, I get an error. What do I have to change? Browse[4]> # Creëer een VAR-model met de variabelen die je wilt gebruiken voor voorspellingen Browse[4]> data_var_kalman <- nieuwe_dataset_var_1[, c("log_GDP", "log_eurostoxx", "log_labourcostindex", "log_employment", "log_hicp", "log_gini_disp")] Browse[4]> # Verwijder rijen met ontbrekende waarden Browse[4]> data_var_no_na <- na.omit(data_var_kalman) Browse[4]> # Stel het aantal lags in voor het VAR-model Browse[4]> lags <- 1 Browse[4]> # Creëer het VAR-model Browse[4]> var_model_kalman <- VAR(data_var_no_na, p = lags) Browse[4]> # Voorspel de ontbrekende waarden van log_gini_disp met behulp van het VAR-model Browse[4]> predicted_gini_kalman <- predict(var_model_kalman, n.ahead = sum(missing_indices))$fcst$log_gini_disp[, 1] Browse[4]> # Controleer of er ontbrekende waarden zijn in de voorspellingen Browse[4]> if (any(is.na(predicted_gini_kalman))) {
Voer een alternatieve voorspelling uit of neem andere maatregelen
(bijvoorbeeld vervanging door gemiddelde, lineaire interpolatie, etc.)
Converteer predicted_gini_kalman naar een tijdreeksobject
Initialiseer het staatsspace-model voor de Kalman-filter
Debug: bekijk het type van model_kalman
Controleer of het staatsspace-model correct is gedefinieerd
Schat de parameters van het Kalman-filtermodel met initiële schattingen
Voorspel de ontbrekende waarden van log_gini_disp met behulp van de Kalman-filter