建模过程包括三个阶段：规范，估计和评估。该软件包提供的工具可帮助用户进行模型规范测试，进行PSTR模型评估以及进行模型评估。
在程序包中实现了集群依赖性和异方差性一致性测试。
还实现了wild bootstrap和cluster wild bootstrap测试。
并行计算（作为选项）在某些函数中实现，尤其是引导测试。因此，该程序包适合在超级计算服务器上运行多个核心的任务。
数据
“Hansen99”的数据集来提供示例。
初始化
您可以通过执行创建PSTR类的新对象
#> Summary of the model:
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> time horizon sample size = 14, number of individuals = 560
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Dependent variable: inva
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Explanatory variables in the linear part:
#> dt_75 dt_76 dt_77 dt_78 dt_79 dt_80 dt_81 dt_82 dt_83 dt_84 dt_85 dt_86 dt_87 vala debta cfa sales
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Explanatory variables in the non-linear part:
#> vala debta cfa sales
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Potential transition variable(s) to be tested:
#> vala
#> ###########################################################################
#> ***************************************************************************
#> Results of the linearity (homogeneity) tests:
#> ***************************************************************************
#> Sequence of homogeneity tests for selecting number of switches 'm':
#> ***************************************************************************
#> ###########################################################################
它说使用了数据集“Hansen99”，因变量是“inva”，第4列到第20列的数据中的变量是线性部分的解释变量（尽管你可以写下它们的名称），非线性部分中的解释变量是“indep_k”中的四个，潜在的转换变量是“vala”（Tobin的Q）。
以下代码执行线性测试
#> ###########################################################################
#> ***************************************************************************
#> Results of the linearity (homogeneity) tests:
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> LM tests based on transition variable 'vala'
#> m LM_X PV LM_F PV HAC_X PV HAC_F PV
#> 1 125.3 0 28.99 0 30.03 4.819e-06 6.952 1.396e-05
#> ***************************************************************************
#> Sequence of homogeneity tests for selecting number of switches 'm':
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> LM tests based on transition variable 'vala'
#> m LM_X PV LM_F PV HAC_X PV HAC_F PV
#> 1 125.3 0 28.99 0 30.03 4.819e-06 6.952 1.396e-05
#> ***************************************************************************
#> ###########################################################################
您可以看到函数“LinTest”获取PSTR对象“pstr”并在返回时覆盖它。这是我推荐的方式，因为处理包中PSTR对象的函数通过添加新的atrributes或成员来更新对象。但是，相同的函数将更改它添加的属性的值。您当然可以创建新的PSTR对象来获取返回值，以便保存模型的不同设置的结果。
可以通过运行以下代码来执行wild bootstrap和wild cluster bootstrap。
估计
当您确定要用于估计的转换变量时，在本例中为“inva”，您可以估计PSTR模型
print(pstr,"estimates")
默认情况下，使用“optim”方法“L-BFGS-B”，但您可以通过执行更改方法进行估算
print(pstr,"estimates")
#> ###########################################################################
#> ###########################################################################
#> ***************************************************************************
#> Results of the PSTR estimation:
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Transition variable 'vala' is used in the estimation.
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Parameter estimates in the linear part (first extreme regime) are
#> dt_75_0 dt_76_0 dt_77_0 dt_78_0 dt_79_0 dt_80_0 dt_81_0
#> Est -0.002827 -0.007512 -0.005812 0.0003951 0.002464 0.006085 0.0004164
#> s.e. 0.002431 0.002577 0.002649 0.0027950 0.002708 0.002910 0.0029220
#> dt_82_0 dt_83_0 dt_84_0 dt_85_0 dt_86_0 dt_87_0 vala_0
#> Est -0.007802 -0.014410 -0.0009146 0.003467 -0.001591 -0.008606 0.11500
#> s.e. 0.002609 0.002701 0.0030910 0.003232 0.003202 0.003133 0.04073
#> debta_0 cfa_0 sales_0
#> Est -0.03392 0.10980 0.002978
#> s.e. 0.03319 0.04458 0.008221
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Parameter estimates in the non-linear part are
#> vala_1 debta_1 cfa_1 sales_1
#> Est -0.10370 0.02892 -0.08801 0.005945
#> s.e. 0.03981 0.04891 0.05672 0.012140
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Parameter estimates in the second extreme regime are
#> vala_{0+1} debta_{0+1} cfa_{0+1} sales_{0+1}
#> Est 0.011300 -0.00500 0.02183 0.008923
#> s.e. 0.001976 0.01739 0.01885 0.004957
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Non-linear parameter estimates are
#> gamma c_1
#> Est 0.6299 -0.0002008
#> s.e. 0.1032 0.7252000
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Estimated standard deviation of the residuals is 0.04301
#> ***************************************************************************
#> ###########################################################################
还实现了线性面板回归模型的估计。
print(pstr0,"estimates")
#> ###########################################################################
#> ## PSTR 1.2.4 (Orange Panel)
#> ###########################################################################
#> ***************************************************************************
#> A linear panel regression with fixed effects is estimated.
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Parameter estimates are
#> dt_75 dt_76 dt_77 dt_78 dt_79 dt_80 dt_81
#> Est -0.007759 -0.008248 -0.004296 0.002356 0.004370 0.008246 0.004164
#> s.e. 0.002306 0.002544 0.002718 0.002820 0.002753 0.002959 0.002992
#> dt_82 dt_83 dt_84 dt_85 dt_86 dt_87 vala
#> Est -0.005294 -0.010040 0.006864 0.009740 0.007027 0.0004091 0.008334
#> s.e. 0.002664 0.002678 0.003092 0.003207 0.003069 0.0030080 0.001259
#> debta cfa sales
#> Est -0.016380 0.06506 0.007957
#> s.e. 0.005725 0.01079 0.002412
#> ---------------------------------------------------------------------------
#> Estimated standard deviation of the residuals is 0.04375
#> ***************************************************************************
#> ###########################################################################
评估
可以基于估计的模型进行评估测试
请注意，在“EvalTest”中，每次只有一个转换变量用于无剩余非线性测试。这与“LinTest”函数不同，后者可以采用多个转换变量。这就是为什么我将结果保存到新的PSTR对象“pstr1”而不是覆盖的原因。通过这样做，我可以在新对象中保存来自不同转换变量的更多测试结果。
iB = 5000
cpus = 50
## wild bootstrap time-varyint evaluation test
pstr = WCB_TVTest(use=pstr,iB=iB,parallel=T,cpus=cpus)
## wild bootstrap heterogeneity evaluation test
pstr1 = WCB_HETest(use=pstr1,vq=pstr$mQ[,1],iB=iB,parallel=T,cpus=cpus)
请注意，评估函数不接受线性面板回归模型中返回的对象“pstr0”，因为评估测试是针对估计的PSTR模型设计的，而不是线性模型。
绘制
估算PSTR模型后，您可以通过运行绘制估计的过渡函数
您还可以根据转换变量绘制系数曲线，标准误差和p值。
绘图功能plot_response，描述了其中我称为响应，一些解释性变量和过渡可变在PSTR模型。
X我Ťxitq我ŤqitX我Ťxitq我Ťqit
我们通过运行来制作图表
x轴上的数字看起来不太好，因为很难找到转折点的位置。
该ggplot2软件包允许我们手动绘制数字（PSTR包与一些预先包装的软件包很好地协作），甚至是x轴上的标签（以及更多）。
现在我们非常清楚地看到，大约0.5的转折点将曲线切割成两种状态，并且两种状态的行为完全不同。该图表是关于托宾Q对预期投资的贡献滞后。低Q值公司（其潜力被金融市场评估为低）看起来不太愿意改变他们未来的投资计划，或者可能会改变。