Als «var» getaggte Fragen

Vector Auto-Regression, ein Modell / eine Methode mit mehreren Zeitreihen. VAR ist in der Ökonometrie üblich und ermöglicht die gleichzeitige Modellierung jeder Zeitreihe auf der Grundlage ihrer eigenen vorherigen Werte sowie der vorherigen Werte der anderen Serien. Somit erhalten die Serien den gleichen Status.

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VAR-Prognosemethode

Ich erstelle ein VAR-Modell, um den Preis eines Vermögenswerts zu prognostizieren, und möchte wissen, ob meine Methode statistisch fundiert ist, ob die von mir eingeschlossenen Tests relevant sind und ob weitere erforderlich sind, um eine zuverlässige Prognose auf Grundlage meiner Eingabevariablen...

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GBM-Paket vs. Caret mit GBM

Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung...

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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.

Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...

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Stationarität in multivariaten Zeitreihen

Ich arbeite mit einer multivariaten Zeitreihe und verwende das VAR-Modell (Vector Autoregression) für die Vorhersage. Meine Frage ist, was Stationarität in einem multivariaten Rahmen eigentlich bedeutet. 1) Ich weiß, dass, wenn im VAR-Setup die Determinante der Inversen der | IA | -Matrix...

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Was ist ein autoregressives Vektormodell?

Ich möchte dies aus Managementsicht verstehen. Wenn ich zum Beispiel die lineare Regression erklären würde, würde ich sagen, dass sie eine Linie ist, die am besten durch einige Datenpunkte passt, und sie kann verwendet werden, um einen "y" -Wert für einen bestimmten Wert von "x" vorherzusagen. Gibt...

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Vorhersage stark korrelierter Zeitreihen

Bei der Vorhersage von Zeitreihen mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konzentrieren wir uns normalerweise auf die Modellierung der Daten im Zeitwechsel. Wenn wir jedoch zwei Zeitreihen haben, bei denen der Pearson-Korrelationskoeffizient zeigt, dass sie stark korreliert sind, ist es...

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Passen Sie ein VAR-Modell mit R [geschlossen] an.

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich habe eine bivariate Zeitreihe, z_tin der z_1tdie Veränderung der...

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VAR in Ebenen für kointegrierte Daten

Ich habe ein Papier gelesen, das ausdrückt, dass "aktuelle Arbeiten" zeigen, dass wir ein VAR-Modell mit Rohdaten I (1) verwenden können, aber es muss eine Kointegration geben. Dies bedeutet, dass es keinen Grund gibt, die Daten für die VAR-Modellierung zu unterscheiden. Irgendeine Papierreferenz...