文章目录一、简介1.1 内生变量与外生变量1.2 VAR模型概念1.3 VAR模型结构1.4 VAR模型的特点二、模型的定阶（滞后阶数检验）三、模型的系数估计四、单位根检验五、格兰杰因果检验六、脉冲响应分析七、方差分解 一、简介1.1 内生变量与外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
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
原创
2021-05-12 14:19:57
483阅读
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
原创
2021-05-19 23:37:23
1136阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量
原创
2021-05-12 15:15:46
974阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。
原创
2021-05-19 23:44:26
593阅读
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
原创
2021-05-19 23:37:24
2442阅读
原文链接http://tecdat.cn/?p=6916澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
原创
2021-05-12 14:19:58
806阅读
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
转载
2023-06-25 14:03:35
70阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22071至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。
原创
2021-05-19 22:26:19
366阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22071至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。这里考虑月平均温度数据。> mon=read.table("temp.txt")> plot(mon)现在，我们可以计算所有年份的三个不同平稳性检验的p值for(y in 1955:2013){Temp[which(...
原创
2021-05-12 13:38:36
435阅读
R语言实现向量自回归VAR模型
原创
2022-12-12 21:45:18
102阅读
Multivariate workload prediction using Vector Autoregressive and Stacked LSTM models1 摘要：向量自回归+堆叠LSTM
VAR用于过滤多元时间序列之间的线性相互依赖堆叠LSTM捕获非线性趋势（从VAR模型计算得到的残差）对比模型：AR-MPL，RNN-GRU、ARIMA-LSTM文章提出多变量负载预测模
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型(VAR)的研究报告，包括一些图形和统计输出。澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强
前言本文仍然是基于Computer Vision: Models, Learning, and Inference这本书的阅读笔记与心得。虽然看的云里雾里的，但不写下来恐怕很快一点都不记得了。看的过程还是很吃力，感觉自己在学机器学习与概率论，在公式中挣扎。 本章讲的是机器学习两大问题之一的回归模型，讨论的主要是判别方法，在这些方法中全局状态的分布P(w|x)被直接建模。比如姿态估计问题，通过轮廓形
R语言代写向量自回归模型(VAR)及其实现
原创
2022-11-10 22:47:49
154阅读
一、回归算法1.1 一元线性回归 最小二乘法：通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数使用 R 自带的 women 数据集一元线性回归# 模型创建
fit1 = lm(weight~.,data=women) #
转载
2023-07-24 18:45:20
130阅读
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
# R语言自回归模型
## 简介
自回归模型（Autoregressive Model）是一种常用的时间序列预测模型，用于描述时间序列数据中的自相关关系。在R语言中，我们可以使用`ar`函数来拟合并预测自回归模型。
本文将介绍R语言中的自回归模型，包括自回归模型的基本原理、使用方法和示例代码。通过本文的学习，您将了解到如何使用R语言进行自回归模型的建模和预测。
## 自回归模型的基本原理
原创
2023-09-09 07:27:52
259阅读
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
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > plot(mon)现在，我们可以计算所有年份的三个不同平稳性检验的p
原创
2022-11-14 20:03:58
130阅读
