Вопросы с тегом «var»

Учитывая все хорошие свойства моделей пространства состояний и KF, я задаюсь вопросом - каковы недостатки моделирования пространства состояний и использования фильтра Калмана (или EKF, UKF или фильтра частиц) для оценки? Допустим, скажем, обычные методологии, такие как ARIMA, VAR или специальные / эвристические методы. Их сложно откалибровать? Они сложны и трудно …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Меня смущает модель коррекции ошибок вектора ( VECM ). Техническая справка: VECM предлагает возможность применять векторную авторегрессионную модель ( VAR ) к интегрированным многомерным временным рядам. В учебниках они называют некоторые проблемы в применении VAR к интегрированным временным рядам, наиболее важной из которых является так называемая ложная регрессия (t-статистика очень …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Я строю модель VAR для прогнозирования цены актива и хотел бы знать, является ли мой метод статистически обоснованным, актуальны ли тесты, которые я включил, и нужно ли больше для обеспечения надежного прогноза на основе моих входных переменных. Ниже приведен мой текущий процесс проверки причинности Грейнджера и прогнозирования выбранной модели VAR. …

19 r  forecasting  modeling  var 

Мне нужно спрогнозировать следующие 4 переменные для 29-й единицы времени. У меня есть исторические данные примерно за 2 года, где 1 и 14 и 27 - все один и тот же период (или время года). В конце я делаю разложение в стиле Оахака-Блиндера на WWW , wdwdwd , wcwcwc и …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

У меня есть многомерный набор данных временных рядов, включающий взаимодействующие биологические и экологические переменные (плюс, возможно, некоторые экзогенные переменные). Помимо сезонности, в данных нет четкой долгосрочной тенденции. Моя цель - увидеть, какие переменные связаны друг с другом. Прогнозирование на самом деле не искали. Будучи новичком в анализе временных рядов, я …

15 r  time-series  var  seasonality 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

У меня есть два временных ряда ежедневных данных. Одна есть, sign-upsа другая terminationsиз подписок. Я хотел бы предсказать последнее, используя информацию, содержащуюся в обеих переменных. Глядя на график этих рядов, становится очевидным, что окончания связаны с кратными числами регистраций за предыдущие месяцы. То есть скачок числа подписок 10 мая приведет …

11 r  time-series  seasonality  var 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

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 

Я использую библиотеку python statsmodels VAR для моделирования данных финансовых временных рядов, и некоторые результаты меня озадачили. Я знаю, что модели VAR предполагают, что данные временного ряда являются стационарными. Я непреднамеренно подбираю нестационарную серию журнальных цен для двух разных ценных бумаг, и, к удивлению, подобранные значения и прогнозы в выборке …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Я работаю над векторной авторегрессией (VAR) и оценкой функции импульсного отклика (IRF) на основе панельных данных с 33 индивидуумами в течение 77 кварталов. Как следует анализировать ситуацию такого типа? Какой алгоритм существует для этой цели? Я бы предпочел провести этот анализ в R, поэтому, если кто-то знаком с кодом R …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response