Pytania otagowane jako var

Automatyczna regresja wektorowa, model / metoda wielu szeregów czasowych. WARIANCJA jest powszechna w ekonometrii i umożliwia modelowanie każdej serii czasowej w oparciu o jej własne poprzednie wartości, a także poprzednie wartości każdej z pozostałych serii, jednocześnie. W ten sposób serie mają równy status.

5
Jakie są wady modeli przestrzeni stanów i filtra Kalmana do modelowania szeregów czasowych?
Biorąc pod uwagę wszystkie dobre właściwości modeli przestrzeni stanów i KF, zastanawiam się - jakie są wady modelowania przestrzeni stanów i używania filtra Kalmana (lub EKF, UKF lub filtra cząstek) do oszacowania? Ponad, powiedzmy, konwencjonalne metodologie, takie jak ARIMA, VAR lub metody ad-hoc / heurystyczne. Czy trudno je skalibrować? Czy …
9
Dlaczego warto stosować wektorowy model korekcji błędów?
Jestem zdezorientowany co do modelu wektorowej korekcji błędów ( VECM ). Kontekst techniczny: VECM oferuje możliwość zastosowania wektorowego modelu autoregresyjnego ( VAR ) do zintegrowanych wielowymiarowych szeregów czasowych. W podręcznikach wymieniają pewne problemy ze stosowaniem VAR do zintegrowanych szeregów czasowych, z których najważniejszym jest tak zwana regresja fałszywa (statystyki t …
2
Metodologia prognozowania VAR
Buduję model VAR do prognozowania ceny aktywów i chciałbym wiedzieć, czy moja metoda jest statystycznie solidna, czy testy, które podałem, są odpowiednie i czy potrzebne są dalsze, aby zapewnić wiarygodną prognozę na podstawie moich zmiennych wejściowych. Poniżej znajduje się mój bieżący proces sprawdzania przyczynowości Grangera i prognozowania wybranego modelu VAR. …
19 r  forecasting  modeling  var 
1
Wieloczynnikowe biologiczne szeregi czasowe: VAR i sezonowość
Mam wielowymiarowy zestaw danych szeregów czasowych, w tym oddziałujące zmienne biologiczne i środowiskowe (oraz ewentualnie niektóre zmienne egzogeniczne). Oprócz sezonowości w danych nie ma wyraźnego trendu długoterminowego. Moim celem jest sprawdzenie, które zmienne są ze sobą powiązane. Tak naprawdę nie szuka się prognozowania. Będąc nowym w analizie szeregów czasowych, przeczytałem …
1
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …
2
Jak modelować efekty miesiąc do miesiąca w danych dziennych szeregów czasowych?
Mam dwie serie danych dziennych. Jedna z nich to sign-upsdruga terminationssubskrypcja. Chciałbym przewidzieć ten drugi, wykorzystując informacje zawarte w obu zmiennych. Patrząc na wykres tych serii, oczywiste jest, że zakończenia są skorelowane z wielokrotnością rejestracji sprzed miesięcy. Oznacza to, że skok liczby rejestracji w dniu 10 maja doprowadzi do wzrostu …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
Dlaczego moje modele VAR działają lepiej z danymi niestacjonarnymi niż z danymi stacjonarnymi?
Używam biblioteki VAR Pytsmodels do modelowania danych finansowych szeregów czasowych, a niektóre wyniki mnie zastanawiają. Wiem, że modele VAR zakładają, że dane szeregów czasowych są nieruchome. Nieumyślnie dopasowałem niestacjonarną serię cen logów dla dwóch różnych papierów wartościowych i, co zaskakujące, dopasowane wartości i prognozy w próbie były bardzo dokładne z …
6
Jak oszacować autoregresję wektora i funkcję odpowiedzi impulsowej na podstawie danych panelowych
Pracuję nad oszacowaniem wektorowej auto-regresji (VAR) i oszacowaniem funkcji odpowiedzi impulsowej (IRF) na podstawie danych panelowych z udziałem 33 osób powyżej 77 kwartałów. Jak należy analizować tego rodzaju sytuację? Jaki algorytm istnieje w tym celu? Wolałbym przeprowadzić te analizy w języku R, więc jeśli ktoś zna kod R lub pakiet …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.