请逐行把上述代码转化为R语言的代码

这段代码是一个用Matlab编写的程序，若要将其转换为R语言，我们需要考虑语法差异和库的选择。下面是R语言版本的大致代码，使用了`mvquantreg`包来进行多元均值-条件价值-at-risk (mvmqcaviar) 模型的估计：

suppressWarnings()
library(mvquantreg)

# 定义矩阵（如果数据未导入）
# yIND <- length(unique(c(EU[,1], NA[,1], "AS"))) # 假设EU, NA是因子或向量

for (j in 1:NB) {
  if (isTRUE(EU[j,1])) { yIND <- yEU } # 根据银行所在的区域选择指标
  else if (isTRUE(NA[j,1])) { yIND <- yNA }
  else { yIND <- yAS }

  # 参数估计与量化
  q <- mvquantreg::mvmq(yIND, y[,j], theta = THETA) # 使用mvquantreg包
  Beta <- coef(q)
  fval <- qr$value[q$call[[6L]]$qr] # 记录优化结果
  exitflag <- qr$converged[q$call[[6L]]$qr] # 判断是否收敛

  # 脉冲响应函数
  IR1 <- irf(mvmq, yIND, y[,j], params = Beta, type = 1, theta = THETA)
  IR2 <- irf(mvmq, yIND, y[,j], params = Beta, type = 2, theta = THETA)

  # 标准误差和统计检验
  se <- vcov(q)$mat[upper.tri(2:ncol(Beta))] # 取对角线以上的部分
  TS <- apply(cbind(IR1, IR2), 2, function(x) sd(x) / sd(yIND)) # 检查统计显著性
  pValueTS <- pnorm(abs(TS), lower.tail = FALSE) * 2 # 两尾分布下的一侧p值

  # 输出结果
  tab <- cbind(Beta, se)
  TABLE <- rbind(TABLE, tab)
  
  Q <- rbind(Q, q$quantiles)
  
  TEST <- rbind(TEST, cbind(TS, pValueTS))
  
  IRF1 <- cbind(IRF1, IR1)
  IRF2 <- cbind(IRF2, IR2)
}

# 结果存储

注意：这里的代码假设你已经安装了`mvquantreg`包，如果没有，你需要先通过`install.packages("mvquantreg")`安装。此外，具体的变量和函数名称需要根据实际情况调整。如果你有关于R语言的特定问题，可以提问：