Vector Auto-Regression, um modelo / método de múltiplas séries temporais. VAR é comum em econometria e permite que cada série temporal seja modelada com base em seus próprios valores anteriores e também nos valores anteriores de cada uma das outras séries, simultaneamente. Assim, as séries recebem igual status.
Dadas todas as boas propriedades dos modelos de espaço de estado e KF, pergunto-me - quais são as desvantagens da modelagem de espaço de estado e do uso do Kalman Filter (ou EKF, UKF ou filtro de partículas) para estimativa? Vamos dizer que metodologias convencionais como ARIMA, VAR ou métodos...
Estou confuso sobre o Modelo de Correção de Erros de Vetor ( VECM ). Formação técnica: O VECM oferece a possibilidade de aplicar o Modelo Autoregressivo de Vetor ( VAR ) a séries temporais multivariadas integradas. Nos livros didáticos, eles citam alguns problemas na aplicação de um VAR a séries...
Estou construindo um modelo de VAR para prever o preço de um ativo e gostaria de saber se meu método é estatisticamente correto, se os testes que incluí são relevantes e se são necessários mais para garantir uma previsão confiável com base em minhas variáveis de entrada. Abaixo está o meu...
Preciso prever as seguintes 4 variáveis para a 29ª unidade de tempo. Eu tenho aproximadamente 2 anos de dados históricos, onde 1, 14 e 27 são todos do mesmo período (ou época do ano). No final, estou fazendo uma decomposição no estilo Oaxaca-Blinder em WWW , , e .w c pw dWdwdw cWcwcppp time W wd...
Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais multivariadas, incluindo variáveis biológicas e ambientais em interação (além de possivelmente algumas variáveis exógenas). Além da sazonalidade, não há uma clara tendência de longo prazo nos dados. Meu objetivo é ver quais variáveis estão...
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 como métrica de...
Eu tenho duas séries temporais de dados diários. Um é sign-upse o outro terminationsde assinaturas. Eu gostaria de prever o último usando as informações contidas nas duas variáveis. Observando o gráfico dessas séries, é óbvio que as terminações estão correlacionadas com os múltiplos de inscrições...
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 ou 0, em...
Estou trabalhando com uma série temporal multivariada e usando o modelo VAR (Regressão automática de vetores) para previsão. Minha pergunta é o que realmente significa estacionariedade em uma estrutura multivariada. 1) Eu sei que, se na configuração do VAR, se o determinante do inverso da matriz |...
Estou trabalhando na estimativa da auto-regressão vetorial (VARs) e da função de resposta ao impulso (IRFs) com base nos dados do painel com 33 indivíduos em 77 trimestres. Como esse tipo de situação deve ser analisado? Quais algoritmos existem para esse fim? Eu preferiria realizar essas análises...
Estou usando a biblioteca VAR de statsmodels do python para modelar dados de séries temporais financeiras e alguns resultados me intrigam. Eu sei que os modelos VAR assumem que os dados da série temporal são estacionários. Eu inadvertidamente ajustei uma série não estacionária de preços de log para...
Estou procurando entender isso de uma perspectiva gerencial. Por exemplo, se eu estivesse explicando a regressão linear, diria que é uma linha de melhor ajuste através de alguns pontos de dados e pode ser usada para prever um valor "y" para um determinado valor de "x". Existe uma explicação análoga...
Na previsão de séries temporais usando vários modelos como AR, MA, ARMA, etc, geralmente focamos na modelagem dos dados na mudança de tempo. Mas quando temos duas séries temporais em que o coeficiente de correlação de Pearson mostra que elas são altamente correlacionadas, é possível modelar a...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Tenho uma série temporal bivariada em...
Li alguns artigos que expressam que "trabalhos recentes" mostram que podemos usar um modelo VAR com dados brutos I (1), mas é preciso haver cointegração. Isso significa que não há razão para diferenciar os dados para modelagem VAR. Alguma referência em papel sobre