python的计量经济学包statsmodels中使用endog和exog作为数据参数的变量名，即在估计问题中使用的观测变量。在不同的统计软件包或教科书中经常使用的其他名称，例如endog/exog被叫做因变量(dependent variable)/自变量(independent variable)、y/x、left hand side(LHS)/right hand side (RHS)、回归
var声明与变量提升变量声明JavaScript中，使用一个变量之前，先用var关键字声明它，变量如果没有赋值，则初始化值为undefined声明变量时，如果不写var，则会被定义为全局变量，而且并不是在函数内部写了变量，这个变量就属于这个函数的作用域；必须用var来声明，这个变量才会属于这个作用域作用域一个变量的作用域就是变量起作用的范围区间。在ES5中，js只有两种形式的作用域：全局作用域和函
C语言的存储类型可分为：extern、auto、static、register。外部变量定义在函数之外，通过同一个名字对外部变量的所有引用(即使这种引用来自于单独编译的不同函数)，实际上都是引用同一个对外部变量的所有引用（C标准中把这一性质称为外部链接）。因此外部变量可以在全局范围内访问。外部变量的初始化： 1、初始化表达式必须是常量表达式； 2
一、自回归模型的定义 将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的一组时间序列的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 时间序列模型其实也是一种回归模型，其基于的原理是，一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据统计分析就能推测事物的发展趋势；另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据，
在本章中，您将：了解为什么自回归模型非常适合生成顺序数据，例如文本。了解如何处理和标记化文本数据了解循环神经网络 (RNN) 的架构设计使用 Keras 从头开始构建和训练长短期记忆 (LSTM) 网络使用 LSTM 生成新文本了解 RNN 的其他变体，包括门控循环单元 (GRU) 和双向单元。了解如何将图像数据视为像素序列了解 PixelCNN 的架构设计使用 Keras 从头开始构建 Pixe
建立回归模型的一般步骤如下图1、具体（社会经济）问题当我们想去解决一些现实生活、经济问题时，需要将具体问题量化成数据，然后通过观察与揭示事物（数据）之间的内在联系得出规律，从而达到解决现实经济问题（及时止损、预测），奔着这个目标产生了一些列的可行性问题。2、设置指标变量（量化具体问题）可行性问题已经产生，接下来就要根据问题研究的目的设置因变量 y ，然后选取一些和因变量y有统计关系的自变量 x1、
用Python进行时间序列预测的自回归模型自回归是一个时间序列模型，它使用以前时间步的观察值作为回归方程的输入，以预测下一个时间步的值。这是一个非常简单的想法，可以对一系列时间序列问题进行准确的预测。在本教程中，您将了解如何使用Python实现时间序列预测的自回归模型。完成本教程后，您将了解：如何探索自相关的时间序列数据。如何开发自相关模型并用它来进行预测。如何使用开发的自相关模型进行滚动预测。让
# Python Sarimax 外生变量
## 总览
在本文中，我将向你介绍如何使用 `python` 中的 `sarimax` 模型与外生变量进行时间序列预测。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和数据
2. 数据预处理
3. 拟合 SARIMA 模型
4. 添加外生变量
5. 进行预测
## 导入所需的库和数据
首先，我们需要导入必要的库和数据。以下是我们将使用的库：
原创
2023-09-12 04:19:55
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自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
VAR向量自回归模型一、外生变量和内生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明确经济意义变量。一般情况下，内生变量与随机项相关，即在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。外生变量外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系
时序分析 19 向量自回归 (VAR)VAR (Vector Autoregressive)简介 本文开始介绍VAR(Vector Autoregressive)向量自回归。 前面我们讨论了多个自回归模型，例如AR, ARMA, ARIMA等。而向量自回归和已讨论地自回归模型有本质的区别：类似AR等模型所
关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上(121个)，不同的分类器(179个)的实际效果。论文题为：Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classificati
VAR向量自回归模型学习笔记2
向量自回归模型今天的你 和昨天的你 和前天的你，是否具有相关性。1. 定义向量自回归（VAR,Vector Auto regression）分析联合内生变量间的动态关系
联合：n个变量间的相互影响
动态：p期滞后
没有任何约束条件，因此又称为无约束向量自回归模型VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的
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2023-07-25 23:44:05
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1.混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式2.回归分析预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系3.回归的种类① 线性回归拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和自变量与因变量之间必须有线性关
Vector autoregressive model 是多元时间序列分析中最基础的一族模型之一，我们可以从两个角度来理解它，从纵向比较来看，它是单变量时间序列Autoregressive(AR)模型在多元时间序列上的衍生；从横向比较来看，它和它的其他小伙伴VMA，VARMA等都是在用线性关系刻画一个平稳的系统；下面我们主要阐述 VAR的性质，内生变量与外生变量，VAR的应用(厉害在哪里)1)VA
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2023-09-04 11:32:00
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.之前，推荐过“必须使用所有外生变量作为工具变量吗？”，但觉得里面没有说的很清楚，因此，今天在社群群友要求下重新推荐一下这个问题。一些相关的知识如下：1.2SRI还是2SPS,内生性问题的二阶段CF法实现，2.控制函数法
原创
2021-03-25 22:05:49
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Source: David Schenck→ Vector autoregressions in Stata1. 引言在单变量回归中，一个平稳的时间序列 当我们分析多个时间序列时，一个对 AR 模型自然的拓展就是 VAR模型， 在这个模型中一组向量里的每个时间序列被模型化为决定于自己的滞后项以及这组向量里所有其他变量的滞后项。两阶 VAR 模型如下式：经济学家通常使用这种形式的模型分析宏观数据、做
回归分析是传统的研究变量关系很重要的一种方式，特别是在机器学习和深度学习兴起之前，回归分析基本就是探究变量关系之间的主要方式。线性回归又是回归分析中很重要的一种方式，由于其模型的简单性和有效性，线性回归分析在回归分析中始终扮演极其重要的角色。 线性回归分析在实际使用中，虽然简单有效，但是使用者
本期内容导读这一周包括两部分内容：第一部分为向量化计算，主要介绍了向量化计算的思想，并以apply族函数(apply,sapply,lappy,tapply等函数)为例进行了示范；第二部分主要讲解在R中求解导数的方法。1.向量化计算向量化计算是一种特殊的并行计算的方式，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量，当我们习惯了用C语言的单步循环的思想来思考问题的时候
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2023-06-25 14:03:35
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每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~——————————————————————————— 9.2 估计功能eviews9.0下载链接：[软件] EViews 9 的时代已经来临！（附安装包、升级包、破解补丁、教程） 一、自回归分布滞后模型EViews 9提供了ARDL，自回归分布滞后模
