Updated dataframe for VAR analysis

use GDP,RSXFS, UNDCONTSA and PAYEMS.

v_XCPG_1992_2016 <- merge(RSXFS["1992::2016-04-01"],UNDCONTSA["1992::2016-04-01"])
v_XCPG_1992_2016 <- merge(v_XCPG_1992_2016,PAYEMS["1992::2016-04-01"])
v_XCPG_1992_2016 <- merge(v_XCPG_1992_2016,GDP_XTS["1992::2016-04-01"])

change column name.

> tail(v_XCPG_1992_2016)
            RSXFS UNDCONTSA PAYEMS GDP_XTS..1992..2016.04.01..
2015-11-01 395480       964 142875                    16485.24
2015-12-01 396723       976 143146                    16499.92
2016-01-01 394878       976 143314                    16514.59
2016-02-01 395126       987 143547                    16547.33
2016-03-01 393775       991 143733                    16580.67
2016-04-01 399134      1001 143877                    16614.00
> names(v_XCPG_1992_2016)[4]
[1] "GDP_XTS..1992..2016.04.01.."
> names(v_XCPG_1992_2016)[4] <- "GDP"

plot past 60 months and next 10 months.

>plot(c(as.numeric(last(GDP_XTS,n=60)),predict(VAR(v_XCPG_1992_2016),lag=6)$fcst$GDP[,1]),type="l")