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  • 向量及语言模型

    万次阅读 2018-06-21 10:23:24
    一、词向量向量(word embedding):词的向量表征。很多初识机器学习、深度学习等的同学,包括我,一定对词向量比较迷惑,为什么说前者之前都要提到词向量?答案:为了将输入数据表示成向量,在向量上进行数学建模...

    一、词向量

    词向量word embedding):词的向量表征。

    很多初识机器学习、深度学习等的同学,包括我,一定对词向量比较迷惑,为什么说前者之前都要提到词向量?答案:为了将输入数据表示成向量,在向量上进行数学建模。这样把词表示为计算机适合处理的方式。

    词向量表示方法:

    1)one-hot vector:将所有单词排序,排序之后每个单词就会有一个位置,然后用一个与单词数量等长的数组表示某单词,该单词所在的位置数组值就为1,而其他所有位置值都为0。

    例如:

    “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …]
    “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 …]
    每个词都是茫茫 0 海中的一个 1。
    但是,问题在于:a 、这样编码太稀疏了,会导致维度非常高,因为单词的数量级通常在10^6级别,维度高就导致计算困难。b、我们无法简单的从这样的编码中得知单词之间的关系。原因在于:每个词本身的信息量都太小。所以,仅仅给定两个词,不足以让我们准确判别它们是否相关。

    2)Distributed representation

    其是一种既能表示词本身又可以考虑语义距离的词向量表示方法。

    该方法最早由 Hinton在 1986 年提出。它是一种 低维实数向量,这种向量一般长成这个样子:
    [0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, …]。

    将 word映射到一个新的空间中,并以多维的连续实数向量进行表示叫做“Word Represention” 或 “Word Embedding”。

    采用低维空间表示法,不但解决了维数灾难问题,并且挖掘了word之间的关联属性,从而提高了向量语义上的准确度。

    二、语言模型

    早期的自然语言处理采用硬编码的规则来实现。在上世纪80年代,机器学习被应用于自然语言处理中,统计语言模型被提出来,并广泛应用于机器学习模型中。我们这里的语言模型就是指统计语言模型。

    我们认识一下什么是一个好的模型?对某个我们认为正确的句子,比如『狗啃骨头』,一个好的模型将能给出很高的概率。而对于不合理的句子,比如『骨头啃狗』它将给出很低的概率。这里面的一个重要的概念就是句子的概率。统计语言模型,简单而言,就是计算某一个句子的概率:P(w1, w2, w3, …)。其中w表示句子中的单词。

    1、N-gram neural model。

    根据前n个词来预测下一个词。这样我们就得到了Unigram Model,Bigram Model, Trigram Model或者N-gram Model。

    但是,直接使用N-gram模型来计算句子概率是有问题的。因为它太简单了,最多能表示单词和前n个单词的关系,前n+1个单词就无法表示。而且n不能太大,太大会导致计算问题,并且n太大通常性能不会有明显的提升。详细分析参考:模型详细分析。模型如下图所示:


    2、词向量模型

    1) LSA矩阵分解模型

    采用线性代数中的奇异值分解方法,选取前几个比较大的奇异值所对应的特征向量将原矩阵映射到低维空间中,从而达到词矢量的目的。

    2)PLSA 潜在语义分析概率模型

    从概率学的角度重新审视了矩阵分解模型,并得到一个从统计,概率角度上推导出来的和LSA相当的词矢量模型。

    3)  LDA 文档生成模型

    按照文档生成的过程,使用贝叶斯估计统计学方法,将文档用多个主题来表示。LDA不只解决了同义词的问题,还解决了一词多义的问题。目前训练LDA模型的方法有原始论文中的基于EM和 差分贝叶斯方法以及后来出现的Gibbs Samplings 采样算法。

    4)Word2Vector 模型

    其通过神经网络机器学习算法来训练N-gram 语言模型,并在训练过程中求出word所对应的vector的方法。

    3、word2vec算法

    词向量模型中主要要介绍的是word2vec算法可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型,其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似。其使用 Distributed representation 的词向量表示方式。

    基本思想:通过训练将每个词映射成 K 维实数向量(K 一般为模型中的超参数),通过词之间的距离(比如 cosine 相似度、欧氏距离等)来判断它们之间的语义相似度.其采用一个 三层的神经网络 ,输入层-隐层-输出层。有个核心的技术是 根据词频用Huffman编码 ,使得所有词频相似的词隐藏层激活的内容基本一致,出现频率越高的词语,他们激活的隐藏层数目越少,这样有效的降低了计算的复杂度。

    word2vec算法,在不断发展沉淀之后,得到两个机器学习模型:Skip Gram Model和CBOW(Continuous Bag of Words)。

    3-1)Continuous Bag-of-Words model(CBOW)

    CBOW模型通过一个词的上下文各N个词)预测当前词。具体来说,不考虑上下文的词语输入顺序,CBOW是用上下文词语的词向量的均值来预测当前词。CBOW的好处是对上下文词语的分布在词向量上进行了平滑,去掉了噪声,因此在小数据集上很有效。


    算法步骤:

    • 随机生成一个大小为(vocabulary_size, embedding_size)的embedding矩阵(即所有单词的词向量矩阵,每一个行对应一个单词的向量)
    • 对于某一个单词(中心词),从embedding矩阵中提取其周边单词的词向量
    • 求周边单词的词向量的均值向量
    • 在该均值向量上使用logistic regression进行训练,softmax作为激活函数
    • 期望logistic regression得到的概率向量可以与真实的概率向量(即中心词的one-hot编码向量)相匹配。

    3-2)Skip-gram model

    Skip-gram模型的具体做法是,将一个词的词向量映射到2n个词的词向量(2n表示当前输入词的前后各n个词),然后分别通过softmax得到这2n个词的分类损失值之和。

    Skip-gram的方法中,用一个词预测其上下文,得到了当前词上下文的很多样本,因此可用于更大的数据集。具体如图:


    Skip-gram模型属于非监督学习领域。

    算法步骤:

    • 随机生成一个大小为(vocabulary_size, embedding_size)的embedding矩阵(即所有单词的词向量矩阵,每一个行对应一个单词的向量)
    • 对于某一个单词,从embedding矩阵中提取单词向量
    • 在该单词向量上使用logistic regression进行训练,softmax作为激活函数
    • 期望logistic regression得到的概率向量可以与真实的概率向量(即周边词的one-hot编码向量)相匹配。

    3)词向量计算

    词向量的计算结果:最终的词向量里面,相似的单词,他们的词向量值在比例上也是相似的。

    词向量的相似性衡量:事实上我们通常会用余弦距离去衡量词向量的相似性,即词向量间的夹角。相似性就是:给定单词w1 w2 w3的词向量Vw1 Vw2 Vw3,如果Vw1 Vw2.T / (|Vw1||Vw2|) > Vw1 Vw3.T / (|Vw1||Vw3|),那么我们就认为w2比w3更接近w1。



    学习资料:1)http://wiki.jikexueyuan.com/project/deep-learning/word-vector.html

    2)http://brightliao.me/2016/12/02/dl-workshop-rnn-and-lstm/

    3)https://blog.csdn.net/qq_34941023/article/details/78434057

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  • 向量自回归模型

    万次阅读 2018-08-04 12:30:23
    **VAR**:多方程联立形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。 **用途**:VAR常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的...

    VAR:多方程联立形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。

    用途:VAR常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。对一个VAR模型做出分析,通常是观察系统的脉冲响应函数和方差分解。

    VAR(p)模型结构:

    Yt=C+Φ1Yt1+Φ2Yt2++ΦpYtp+εt Y t = C + Φ 1 Y t − 1 + Φ 2 Y t − 2 + ⋯ + Φ p Y t − p + ε t

    其中,
    Yt=y1ty2tynt Y t = [ y 1 t y 2 t ⋮ y n t ]

    εt ε t 是n×1维的白噪声向量。
    如有2个变量的VAR(2)模型,可以表示为: Yt=C+ΦYt1+εt Y t = C + Φ Y t − 1 + ε t
    即:
    [y1ty2t]=[C1C2]+[φ(1)11φ(1)21φ(1)12φ(1)22][y1,t1y2,t1]+[φ(2)11φ(2)21φ(2)12φ(2)22][y1,t1y2,t1]+[ε1tε2t] [ y 1 t y 2 t ] = [ C 1 C 2 ] + [ φ 11 ( 1 ) φ 12 ( 1 ) φ 21 ( 1 ) φ 22 ( 1 ) ] [ y 1 , t − 1 y 2 , t − 1 ] + [ φ 11 ( 2 ) φ 12 ( 2 ) φ 21 ( 2 ) φ 22 ( 2 ) ] [ y 1 , t − 1 y 2 , t − 1 ] + [ ε 1 t ε 2 t ]

    1、平稳性

    2、建模

    2.1模型特点:

    (1)对参数不施加零约束。即:参数估计值有无显著性,都保留在模型中。
    (2)解释变量中不包括任何当期变量
    (3)需要估计的参数较多

    2.2建模步骤:

    (1)共有哪些变量是相互有关系的,把有关系的变量纳入模型;
    (2)确定滞后期p。

    2.3估计:

    由于仅仅有内生变量的滞后值(前定变量)出现在等式的右边,并且误差项被设定为方差恒定且序列不相关,所以系统中的每一个方程都可以用普通最小二乘法(OLS)进行估计。

    2.3.1VAR模型的设定:

    1)使用平稳变量还是非平稳变量
    若分析不同变量之间的长期均衡关系,则可以直接使用非平稳序列;
    若分析的是短期互动关系,则使用平稳序列,对于非平稳序列需进行差分到平稳后才能建模。

    2) VAR模型中的变量选择
    变量的选择需要根据经济、金融理论,同时还需要考虑手中的样本大小

    3)模型定阶—– 确定滞后期p
    信息准则:根据AIC准则or SC准则等等;
    似然比率检验法:即Likelihood Ratio (LR)检验,比较不同滞后期数对应的似然函数值。

    3、格兰杰因果关系

    格兰杰因果关系检验经常被解释为在VAR模型中,某个变量是否可以用来提高对其他相关变量的预测能力。在考虑x是否能引起y的问题时,主要看y能够在多大程度上被过去的 x 解释,加入 x 的滞后值是否使解释程度提高。如果 x 在 y 的预测中有帮助,就可以说“ y 是由 x Granger引起的”。

    如在上述的VAR(2)模型当中,如果 y2,t1 y 2 , t − 1 的系数为0,则 y2t y 2 t 不是 y1t y 1 t 的格兰杰原因,因为在 y1t=C1+φ(1)11y1,t1+φ(1)12y2,t1+φ(2)11y1,t1+φ(2)12y2,t1+ε1t y 1 t = C 1 + φ 11 ( 1 ) y 1 , t − 1 + φ 12 ( 1 ) y 2 , t − 1 + φ 11 ( 2 ) y 1 , t − 1 + φ 12 ( 2 ) y 2 , t − 1 + ε 1 t 这个方程中, φ(1)12φ(2)12 φ 12 ( 1 ) 、 φ 12 ( 2 ) 均为0.

    格兰杰因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响,则称它们具有Granger因果关系。
    方法:F检验、LR检验

    4、脉冲响应分析

    用于考察VAR系统的稳定性。 某一时期某个扰动项变动引起对应因变量变化后, 通过系统的动态变化, 其他变量的当期值和后期值都会发生变化

    5、方差分解

    脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。

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  • 支持向量机核函数

    千次阅读 2017-01-02 19:11:29
    支持向量机核函数
    SVM关键是选取核函数的类型,主要有线性内核,多项式内核,径向基内核(RBF),sigmoid核。

    1.、Linear核:主要用于线性可分的情形。参数少,速度快,对于一般数据,分类效果已经很理想了。
    2、 多项式内核:
    3、RBF核:
    应用最广的应该就是RBF核了,无论是小样本还是大样本,高维还是低维等情况,RBF核函数均适用,它相比其他的函数有一下优点:RBF核函数可以将一个样本映射到一个更高维的空间,而且线性核函数是RBF的一个特例,也就是说如果考虑使用RBF,那么就没有必要考虑线性核函数了;与多项式核函数相比,RBF需要确定的参数要少,核函数参数的多少直接影响函数的复杂程度;当多项式的阶数比较高时,核矩阵的元素值将趋于无穷大或无穷小,而RBF则在上,会减少数值的计算困难;对于某些参数,RBF和sigmoid具有相似的性能。

    主要用于线性不可分的情形。参数多,分类结果非常依赖于参数。有很多人是通过训练数据的交叉验证来寻找合适的参数,不过这个过程比较耗时。我个人的体会是:使用libsvm,默认参数,RBF核比Linear核效果稍差。通过进行大量参数的尝试,一般能找到比linear核更好的效果。
    4、 sigmoid核:

    至于到底该采用哪种核,要根据具体问题,有的数据是线性可分的,有的不可分,需要多尝试不同核不同参数。如果特征的提取的好,包含的信息量足够大,很多问题都是线性可分的。当然,如果有足够的时间去寻找RBF核参数,应该能达到更好的效果。


    LIBSVM
    数据格式需要----------------------
    决策属性 条件属性a 条件属性b ...
    2 1:7 2:5 ...
    1 1:4 2:2 ...
    数据格式转换----------------------
    当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据。
    使用方法为:
    1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。
    输入格式为:
    条件属性a 条件属性b ... 决策属性
    7 5 ... 2
    4 2 ... 1
    输出数据格式是
    决策属性 条件属性a 条件属性b ...
    2 1:7 2:5 ...
    1 1:4 2:2 ...
    2,再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项(FormatDatatoLibsvm)-->执行,要选中这个然后运行就可以了 ,这时数据转换的问题就解决了(如果没有宏选项,点击“开始--excel选项---在功能区显示“开发工具”选项卡”)
    3,可以copy到一个记事本中即可。但是注意在用libsvm的时候要在命令行输入.txt后缀。
    svm参数说明----------------------
    如果你要输出类的概率,一定要有-b参数
    svm-train training_set_file model_file
    svm-predict test_file model_fileoutput_file
    自动脚本:python easy.py train_data test_data
    自动选择最优参数,自动进行归一化。
    对训练集合和测试结合,使用同一个归一化参数。
    -c:参数
    -g: 参数
    -v:交叉验证数
    -s svm_type : set type of SVM (default 0)
    0 -- C-SVC
    1 -- nu-SVC
    2 -- one-class SVM
    3 -- epsilon-SVR
    4 -- nu-SVR
    -t kernel_type : set type of kernelfunction (default 2)
    0 -- linear: u'*v
    1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
    2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
    3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
    -d degree : set degree in kernel function(default 3)
    -g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features)
    -r coef0 : set coef0 in kernel function(default 0)
    -c cost : set the parameter C of C-SVC,epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
    -n nu : set the parameter nu of nu-SVC,one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
    -p epsilon : set the epsilon in lossfunction of epsilon-SVR (default 0.1)
    -m cachesize : set cache memory size in MB(default 100)
    -e epsilon : set tolerance of terminationcriterion (default 0.001)
    -h shrinking: whether to use the shrinkingheuristics, 0 or 1 (default 1)
    -b probability_estimates: whether to traina SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)(如果需要估计分到每个类的概率,则需要设置这个)
    -wi weight: set the parameter C of class ito weight*C, for C-SVC (default 1)
    Thek in the -g option means the number of attributes in the input data.

    libsvm使用误区----------------------
    (1) 直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间,可能导致实验结果很差。
    (2) 如果样本的特征数非常多,那么就不必使用RBF核将样本映射到高维空间。
    a) 在特征数非常多的情况下,使用线性核,结果已经非常好,并且只需要选择参数C即可。
    b) 虽然说RBF核的结果至少比线性核好,前提下搜索整个的空间。
    (3) 样本数<<特征数的情况:
    a) 推荐使用线性核,可以达到与RBF同样的性能。
    (4) 样本数和特征数都非常多:推荐使用liblinear,更少的时间和内存,可比的准确率。
    (5) 样本数>>特征数:如果想使用线性模型,可以使用liblinear,并且使用-s 2参数

    libsvm在训练model的时候,有如下参数要设置,当然有默认的参数,但是在具体应用方面效果会大大折扣。
    Options:可用的选项即表示的涵义如下
    -s svm类型:SVM设置类型(默认0)
    0 -- C-SVC
    1 --v-SVC
    2 –一类SVM
    3 -- e -SVR
    4 -- v-SVR

    -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
    0 –线性:u'v
    1 –多项式:(r*u'v + coef0)^degree
    2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)
    3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0)
    -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
    -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
    -r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
    -c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
    -n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
    -p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
    -m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
    -e eps:设置允许的终止判据(默认0.001)
    -h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
    -wi weight:设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)
    -v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2
      其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部
    当构建完成model后,还要为上述参数选择合适的值,方法主要有Gridsearch,其他的感觉不常用,Gridsearch说白了就是穷举。


    网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass
    [bestCVaccuracy,bestc,bestg]=
    SVMcgForClass(train_label,train,
    cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)
    输入:
    train_label:训练集的标签,格式要求与svmtrain相同。
    train:训练集,格式要求与svmtrain相同。
    cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围,即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c,默认值为cmin=-8,cmax=8,即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。
    gmin,gmax:RBF核参数g的变化范围,即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g,默认值为gmin=-8,gmax=8,即默认RBF核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。
    v:进行Cross Validation过程中的参数,即对训练集进行v-fold Cross Validation,默认为3,即默认进行3折CV过程。
    cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小,即c的取值为2^cmin,2^(cmin+cstep),…,2^cmax,,g的取值为2^gmin,2^(gmin+gstep),…,2^gmax,默认取值为cstep=1,gstep=1。
    accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小([0,100]之间的一个数),默认为4.5。
    输出:
    bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。
    bestc:最佳的参数c。
    bestg:最佳的参数g。


    网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress
    [bestCVmse,bestc,bestg]=
    SVMcgForRegress(train_label,train,
    cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
    其输入输出与SVMcgForClass类似,这里不再赘述。


    而当你训练完了model,在用它做classification或regression之前,应该知道model中的内容,以及其含义。
    用来训练的是libsvm自带的heart数据
    model =
    Parameters: [5x1 double]
    nr_class: 2
    totalSV: 259 % 支持向量的数目
    rho: 0.0514 % b
    Label: [2x1 double] % classification中标签的个数
    ProbA: []
    ProbB: []
    nSV: [2x1 double] % 每类支持向量的个数
    sv_coef: [259x1 double] % 支持向量对应的Wi
    SVs: [259x13 double] % 装的是259个支持向量
    model.Parameters参数意义从上到下依次为:
    -s svm类型:SVM设置类型(默认0)
    -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
    -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
    -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数)
    -r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)


    SVM 怎样能得到好的结果
    1. 对数据做归一化(simple scaling)
    2. 应用 RBF kernel
    3. 用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g
    4. 用得到的最优c和g训练训练数据
    5. 测试


    关于svm的C以及核函数参数设置----------------------
    参考自:对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究
    C一般可以选择为:10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000
    选择的越大,表示对错误例惩罚程度越大,可能会导致模型过拟合
    在LIBSVM中-t用来指定核函数类型(默认值是2)。
    0)线性核函数
    (无其他参数)
    1)多项式核函数
    (重点是阶数的选择,即d,一般选择1-11:1 3 5 7 9 11,也可以选择2,4,6…)
    2)RBF核函数
    (径向基RBF内核,exp{-|xi-xj|^2/均方差},其中均方差反映了数据波动的大小。
    参数通常可选择下面几个数的倒数:0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.6 3.2 6.4 12.8,默认的是类别数的倒数,即1/k,2分类的话就是0.5)
    3)sigmoid核函数 又叫做S形内核
    两个参数g以及r:g一般可选1 2 3 4,r选0.2 0.4 0.60.8 1
    4)自定义核函数
    常用的四种核函数对应的公式如下:
    与核函数相对应的libsvm参数:
    1)对于线性核函数,没有专门需要设置的参数
    2)对于多项式核函数,有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高此项次数,也就是公式中的d,默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中的第一个r(gamma),默认值是1/k(k是类别数)。-r用来设置核函数中的coef0,也就是公式中的第二个r,默认值是0。
    3)对于RBF核函数,有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中的第一个r(gamma),默认值是1/k(k是类别数)。
    4)对于sigmoid核函数,有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置,也就是公式中的第一个r(gamma),默认值是1/k(k是类别数)。-r用来设置核函数中的coef0,也就是公式中的第二个r,默认值是0。

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  • R语言实现PVAR(面板向量自回归模型)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-05 20:16:00
    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。 ...

    这次研究了一个问题,要用PVAR(面板向量自回归模型),在网上找的教程基本上都是Stata或者Eviews的教程,而鲜有R实现PVAR的教程,这里总结分享一下我摸索的PVAR用R实现的整个过程。码字不易,喜欢请点赞!!!谢谢

    使用R来实现PVAR用到的包是panelvar,panelvar的文档下载链接:

    https://cran.r-project.org/web/packages/panelvar/panelvar.pdf
    

    1.数据样式
    在这里插入图片描述
    其中Code和Date两列是面板时间序列索引。

    2.使用plm包的pdata.frame将dataframe数据转成面板dataframe

    library(plm)
    ##使用pdata.frame()函数将外部读取的数据转换为plm包可以识别的面板格式,
    ##使用index参数标记名为Code和Date的列,分别对应股票代码和时间
    pdata=pdata.frame(data,index=c("Code","Date"))
    

    3.面板数据平稳性检验

    ##使用plm包中的purtest()进行面板数据的平稳性检验。
    ##其中,参数object设定待检验变量;
    ##exo参数设定是否包含截距项(intercept)和趋势项(trend);
    ##test参数定义面板平稳性检验的方法;
    ##lags参数定义信息准则,使用“AIC”和“SIC”进行定义;
    ##pmax参数定义最大滞后期;
    purtest(object=pdata[,3],exo="intercept",test="ips",lags="AIC",pmax=10)
    

    平稳性检验结果若p值小于0.05,则表示平稳

    4.使用panelvar包的pvargmm函数进行GMM-PVAR分析以及确定最优滞后期

    library(panelvar)
    ##data参数定义数据集;
    ##dependent_vars参数定义内生变量;
    ##exog_vars参数定义外生变量;
    ##lags参数定义滞后期; 
    ##transformation参数定义GMM模型的类型,包括水平模型和差分模型(First-difference "fd" or forward orthogonal deviations "fod");
    ##steps参数定义GMM模型的估计程序,包括一步估计、两步估计和多步估计;
    ##max_instr_dependent_vars以及 max_instr_predet_vars定义GMM模型工具变量的滞后期,我们按照面板GMM的常规设置,设为99期。
    gmmlag = pvargmm(dependent_vars=c("sentiment","heat","Guba","XQ","BCI"),data=pdata,lags=5,exog_vars=c("Count","Value"),
                    transformation="fd",steps="twostep",max_instr_dependent_vars=99)
    

    注:一般VAR和SVAR都是先确定最优滞后阶数然后再进行模型模拟,但是R使用panelvar包实现PVAR时,需要先使用模型模拟,然后使用Andrews_Lu_MMSC函数计算模型拟合结果的AIC、BIC、HQIC值,从而比较不同滞后阶数的准则值来得到最优滞后阶数。

    Andrews_Lu_MMSC(gmmlag)
    

    5.模型估计结果过度识别检验

    ##原假设:工具变量是外生的。
    ##若拒绝原假设,则说明存在工具变量与扰动项相关。
    hansen_j_test(gmmlag)
    

    6.稳定性检验

    stability(gmmlag)
    

    7.脉冲响应分析

    ##使用oirf()函数进行脉冲响应分析
    oirf(gmmlag,n.ahead=10)
    
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空空如也

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