«var» 태그된 질문

상태 공간 모델과 KF의 모든 좋은 특성을 감안할 때 상태 공간 모델링의 단점 과 Kalman Filter (또는 EKF, UKF 또는 입자 필터)를 사용하여 추정 할 때의 단점 은 무엇 입니까? ARIMA, VAR 또는 ad / hoc / heuristic 방법과 같은 기존의 방법론을 살펴 보겠습니다. 교정하기가 어렵습니까? 모델 구조의 변화가 예측에 …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

VECM ( Vector Error Correction Model) 에 대해 혼란 스럽습니다 . 기술 배경 : VECM 은 VAR ( Vector Autoregressive Model )을 통합 된 다변량 시계열 에 적용 할 수있는 가능성을 제공합니다 . 교과서에서 그들은 통합 시계열에 VAR 을 적용하는 데있어 몇 가지 문제를 언급 하는데, 그 중 가장 중요한 …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

나는 자산의 가격을 예측하기 위해 VAR 모델을 구축 중이며 내 방법이 통계적으로 적합한 지, 포함 된 테스트가 적절한 지 여부 및 입력 변수를 기반으로 신뢰할 수있는 예측을 보장하기 위해 더 많은 것이 필요한지 알고 싶습니다. 다음은 Granger 인과 관계를 확인하고 선택한 VAR 모델을 예측하는 현재 프로세스입니다. require("forecast") require("vars") #Read Data …

19 r  forecasting  modeling  var 

29 번째 시간 단위에 대해 다음 4 가지 변수를 예측해야합니다. 대략 2 년 분량의 기록 데이터가 있으며 여기서 1과 14와 27은 모두 같은 기간 (또는 연도)입니다. 결국, 나는 , w d , w c 및 p 에서 Oaxaca-Blinder 스타일 분해를 하고 있습니다.여여W승 d승디wd승 c승씨wc피피p 있습니다. time W wd wc p …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

생물학적 및 환경 변수 상호 작용 (및 일부 외생 변수)을 포함하는 다변량 시계열 데이터 세트가 있습니다. 계절성 외에도 데이터에 명확한 장기 추세는 없습니다. 내 목적은 어떤 변수가 서로 관련되어 있는지 확인하는 것입니다. 예측은 실제로 찾지 못했습니다. 시계열 분석을 처음 접했을 때 몇 가지 참조를 읽었습니다. 내가 이해하는 한, VAR (Vector …

15 r  time-series  var  seasonality 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

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 

매일 두 개의 시계열 데이터가 있습니다. 하나는 구독 sign-ups이고 다른 하나는 terminations구독입니다. 두 변수에 포함 된 정보를 사용하여 후자를 예측하고 싶습니다. 이 시리즈의 그래프를 보면 해지가 몇 달 전에 여러 번 가입 한 것과 관련이 있음이 분명합니다. 즉, 5 월 10 일에 가입이 급증하면 6 월 10 일, 7 월 …

11 r  time-series  seasonality  var 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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 

파이썬의 statsmodels VAR 라이브러리를 사용하여 재무 시계열 데이터를 모델링하고 일부 결과가 혼란 스럽습니다. VAR 모델은 시계열 데이터가 정지되어 있다고 가정합니다. 나는 두 개의 다른 유가 증권에 대해 고정식이 아닌 일련의 로그 가격에 실수로 적합했으며 놀랍게도 적합하지 않은 값과 샘플 내 예측은 상대적으로 중요하지 않은 고정 잔차로 매우 정확했습니다. 표본 내 …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

77 분기 동안 33 명의 개인이있는 패널 데이터를 기반으로 벡터 자동 회귀 (VAR) 및 임펄스 응답 함수 (IRF) 추정을 연구하고 있습니다. 이런 상황을 어떻게 분석해야합니까? 이 목적을 위해 어떤 알고리즘이 있습니까? 나는 R에서 이러한 분석을 수행하는 것을 선호하므로 누군가가 R 코드 또는이 목적을 위해 설계된 패키지에 익숙하다면 특히 도움이 될 …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response