Modèle var série temporelle

Permet d`explorer un exemple où les données originales sont stationnaires et d`examiner le code VAR en ajustant le modèle ci-dessus avec une constante et une tendance. En utilisant R, nous avons simulé n = 500 valeurs d`échantillonnage à l`aide du modèle VAR (2) une série temporelle multivariée a plus d`une variable dépendante du temps. Chaque variable dépend non seulement de ses valeurs passées, mais aussi d`une certaine dépendance à l`encontre d`autres variables. Cette dépendance est utilisée pour prédire les valeurs futures. Ça a l`air compliqué? Laisse-moi t`expliquer. Une question centrale dans l`analyse VAR est de trouver le nombre de lags, ce qui donne les meilleurs résultats. La comparaison des modèles est généralement basée sur des critères d`information tels que AIC, BIC ou HQ. Habituellement, l`AIC est préférée par rapport à d`autres critères, en raison de ses petites caractéristiques favorables de prévision d`échantillon. Le BIC et le QG, cependant, fonctionnent bien dans de grands échantillons et ont l`avantage d`être un estimateur cohérent de l`ordre vrai, c.-à-d. ils préfèrent l`ordre véritable du modèle de VAR-contrairement à l`ordre, qui donne les meilleures prévisions-comme la taille de l`échantillon grandit. et pouvons-nous appliquer cette approche (test de stationnarité + VAR) si nous avons seulement 2 variables d`entre eux dépendent du temps Merci beaucoup nous discuterons des statistiques des critères d`information pour comparer les modèles VAR de différentes commandes dans les devoirs. Mais comment pouvez-vous, en tant que chercheur de données, effectuer cette analyse? Ne vous inquiétez pas, vous n`avez pas besoin de construire une machine à temps! La modélisation de série temporelle est une technique puissante qui agit comme une passerelle vers la compréhension et la prévision des tendances et des modèles.

Si vous avez déjà travaillé avec des données de séries chronologiques univariées, vous serez conscient des ensembles de validation de train. L`idée de créer un jeu de validation consiste à analyser les performances du modèle avant de l`utiliser pour faire des prédictions. En général, pour un modèle var (p), les premiers p GAL de chaque variable dans le système seraient utilisés comme prédicteurs de régression pour chaque variable. où l`observation YT-i (i périodes de retour) est appelé le décalage i-ème de y, c est un vecteur k × 1 de constantes (intercepte), ai est un temps-invariant k × k matrice et et est un k × 1 vecteur de termes d`erreur satisfaisant ici, comme dans la section 5,6 du texte , nous nous concentrerons sur les modèles VAR. Nous construisons un nouveau modèle pour deux raisons-Premièrement, nous devons former le modèle sur l`ensemble complet, sinon nous perdre quelques informations. Deuxièmement, le modèle fait la prédiction pour les dates après les données de formation. Si nous utilisons uniquement le jeu de train, les prédictions seront pour les dates présentes sur le jeu de validation. Le terme εt dans l`équation représente le bruit blanc vectoriel multivarié.

Pour une série temporelle multivariée, εt doit être un vecteur aléatoire continu qui satisfait aux conditions suivantes: parfois, il est intéressant de voir ce que les effets à long terme d`un choc sont. Pour avoir une idée à ce sujet, vous pouvez également calculer et tracer la fonction de réponse impulsionnelle cumulative pour obtenir une idée de l`effet à long terme global de l`amortisseur: vous pouvez noter que les coefficients sont proches de la commande VAR, sauf l`interception.

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