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外生阈值变量的 TARMA 回归在 R 中缺少现成估计工具
时间序列计量研究者需在 R 中估计带移动平均项的阈值回归（TARMA），且阈值变量是独立于因变量的衰退深度指标 CDR；现有包要么不含 MA 项，要么阈值变量只能取因变量滞后，提问暂无回答。
查看原始信号stackexchange:softwarerecs:95509
目标用户
用 R 做时间序列计量分析的研究者，尤其是研究经济衰退深度对变量动态影响的经济学研究人员与量化分析师。
潜在需求
需要一个能同时支持移动平均项和独立外生阈值变量（如 CDR）的 TARMA 模型估计工具，不必为满足模型设定而牺牲其中任一要素。
发生场景
研究者想估计以 CDR（历史最大值减当前值）是否为 0 划分区制的阈值回归，模型含 ARMA 项；已确认 tsDyn 可用任意阈值变量但模型不含 MA 项，tseriesTARMA 含 MA 项但阈值变量只能是因变量滞后值，两种现成方案都无法完整匹配其设定。
来源证据
用户需估计阈值变量为 CDR（独立于因变量的衰退深度指标）的 TARMA 回归；tsDyn 可用任意阈值变量但无 MA 项，tseriesTARMA 含 MA 项但阈值变量只能是因变量滞后。
I wish to estimate the following threshold regression: $$ \Delta Y_t = c_1 + \Phi_1(L) \Delta Y_{t-1} + \Theta_1(L) \epsilon_t if CDR_{t-1}=0 $$ and $$ \Delta Y_t = c_2 + \Phi_2(L) \Delta Y_{t-1} + \Theta_2(L) \epsilon_t if CDR_{t-1}>0 $$ CDR = Current Depth of Recession = Historical Max of $Y_t$ - $Y_t$ I have seen: tsDyn This package can estimate Threshold Autogressions without a moving average term, but with an arbitrary thresholding variable. tseriesTARMA This package can estimate Thresholdhttps://softwarerecs.stackexchange.com/questions/95509/r-package-to-estimate-threshold-model-tarma-where-threshold-variable-is-diff
来源：user2338823 · CC BY-SA 4.0 · 内容已摘录并由模型整理
为什么值得留意
该信号是具体研究任务与明确工具缺口的组合：提问者已定位两个最相关的 R 包并精确描述各自限制，说明需求真实且未被现有方案满足；衰退深度这类外生阈值变量有明确的应用场景，缺口可能由新的 R 实现或对现有包的组合扩展填补。
已有方案
- tsDyn：可估计阈值自回归，支持任意阈值变量，但模型不含移动平均项
- tseriesTARMA：可估计带移动平均项的阈值自回归，但阈值变量只能是因变量的滞后值
未满足部分
- 现有方案必须在 MA 项和任意阈值变量之间二选一，无法同时满足
- 提问公开后尚无任何回答提出可行的估计工具或替代做法
可能延伸 · 模型推测
- 开发同时支持 MA 项与任意外部阈值变量的 R 包，或包装、扩展 tsDyn 与 tseriesTARMA（模型推测）
- 缺口可能延伸到其他要求外生阈值变量的非线性时间序列模型估计场景（模型推测）
目前未知
- 信号为单条提问，无法判断该需求在计量社区的普遍程度
- 0 回答可能源于问题过于专业、受众小，而非需求不存在
- tseriesTARMA 的阈值变量限制能否通过参数配置绕过，材料未说明
继续核实
- 研究者在遇到这一限制时通常如何替代实现，如改写 tsDyn 或自写估计程序？
- 外生阈值变量的 TARMA 估计需求在时间序列计量讨论中出现频率如何？
- 同时支持 MA 项与任意阈值变量是否存在统计估计上的方法困难？
主题词
threshold regressiontime series econometricsthreshold variablemoving average termr package