Vector Auto-Regression, un modèle / méthode à séries chronologiques multiples. La VAR est courante en économétrie et permet à chaque série chronologique d'être modélisée en fonction de ses propres valeurs précédentes, ainsi que des valeurs précédentes de chacune des autres séries, simultanément. Ainsi, les séries ont un statut égal.
Compte tenu de toutes les bonnes propriétés des modèles d'état et de la KF, je me demande quels sont les inconvénients de la modélisation de l'espace et de l'utilisation du filtre de Kalman (ou EKF, UKF ou filtre de particules) pour l'estimation. Supposons des méthodologies conventionnelles comme...
Je suis confus au sujet du modèle de correction d'erreur vectorielle ( VECM ). Contexte technique: VECM offre la possibilité d'appliquer le modèle vectoriel autorégressif ( VAR ) à des séries temporelles multivariées intégrées. Dans les manuels, ils citent certains problèmes d'application d'un VAR...
Je construis un modèle VAR pour prévoir le prix d'un actif et je voudrais savoir si ma méthode est statistiquement solide, si les tests que j'ai inclus sont pertinents et si d'autres sont nécessaires pour assurer une prévision fiable basée sur mes variables d'entrée. Ci-dessous se trouve mon...
J'ai besoin de prévoir les 4 variables suivantes pour la 29e unité de temps. J'ai environ 2 ans de données historiques, où 1 et 14 et 27 sont tous la même période (ou période de l'année). Au final, je fais une décomposition de style Oaxaca-Blinder sur , w d , w c et p .WWWw dwréwdw cwcwcppp time W...
J'ai un ensemble de données de séries chronologiques multivariées comprenant des variables biologiques et environnementales en interaction (plus éventuellement des variables exogènes). Outre la saisonnalité, il n'y a pas de tendance claire à long terme dans les données. Mon but est de voir quelles...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
J'ai deux séries chronologiques de données quotidiennes. L'un est sign-upset l'autre terminationsdes abonnements. J'aimerais prédire ce dernier en utilisant les informations contenues dans les deux variables. En regardant le graphique de ces séries, il est évident que les terminaisons sont...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
Je travaille avec une série temporelle multivariée et j'utilise le modèle VAR (Vector Autoregression) pour la prévision. Ma question est de savoir ce que signifie réellement la stationnarité dans un cadre multivarié. 1) Je sais que si dans la configuration VAR si le déterminant de l'inverse de la...
Je travaille sur l'auto-régression vectorielle (VAR) et l'estimation de la fonction de réponse impulsionnelle (IRF) basée sur des données de panel avec 33 individus sur 77 trimestres. Comment analyser ce type de situation? Quels algorithmes existent à cet effet? Je préférerais effectuer ces...
J'utilise la bibliothèque VAR de modèles de statistiques de python pour modéliser les données de séries temporelles financières et certains résultats m'ont laissé perplexe. Je sais que les modèles VAR supposent que les données des séries chronologiques sont stationnaires. J'ai ajusté par...
Je cherche à comprendre cela d'un point de vue managérial. Par exemple, si j'expliquais la régression linéaire, je dirais que c'est une ligne de meilleur ajustement à travers certains points de données et elle peut être utilisée pour prédire une valeur "y" pour une valeur donnée de "x". Y a-t-il...
Dans les prévisions de séries chronologiques utilisant divers modèles comme AR, MA, ARMA, etc., nous nous concentrons généralement sur la modélisation des données dans le changement de temps. Mais lorsque nous avons 2 séries chronologiques dont le coefficient de corrélation de Pearson montre...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'ai une série chronologique bivariée z_toù z_1test la variation des...
J'ai lu un article qui exprime que les "travaux récents" montrent que nous pouvons utiliser un modèle VAR avec des données brutes I (1) mais il doit y avoir cointégration. Cela signifie qu'il n'y a aucune raison de différencier les données pour la modélisation VAR. Une référence papier à ce...