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  • VAR模型一般几个变量

    千次阅读 2020-12-19 07:50:40
    请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?滞后阶数越大,自由度就越小.一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数.如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍.如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,...

    请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

    滞后阶数越大,自由度就越小.一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数.如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍.如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据

    在索洛模型中经济增长有哪几个变量

    索洛模型解释了资本形成对经济增长的影响,没有解释技术进步和人力资本的作用.经济增长可用总量的增长率度量,更合理的是用生产率即劳均产出衡量.稳态时劳均产出由以下几个变量决定.A全要素生产率,越高生产率越

    VAR向量自回归模型与在险价值VaR一样吗

    你这问题,好无语,你自己都知道含义,为什么还问呢?按照名字说意思,如果给你讲的话,我只能告诉你大概的意思,不能说的很详细,可以具体给你推荐两本书,自己去看就好.向量自回归是统计学中,时间序列的一种变形

    spss单变量线性模型求解释

    df为自由度,F为检验统计量(F值),方差分析的统计量.

    向量自回归VAR 模型可以有几个变量?

    这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问:数据只有15个是把一些作为外生的么?再答:直接去掉或或看成外生,看结果而定。数据15个,估计多半还是去

    javascript 中定义变量var r = [{x:10,y:9},{x:10,y:8}],

    详细一点就是存放json格式数据的数组,可以通过下面的格式访问r[0].x=10,r[1].y=8,

    求关于VAR向量自回归模型的中文书吗?

    《计量经济学》书籍作者:孙敬水、图书出版社:清华大学出版社《应用计量经济学:时间序列分析(第二版)》,书籍作者:(美)恩德斯(Enders,W.) 著,杜江,谢志超 译,图书出版社:高等教育出版社这两

    ADF检验和VAR模型使用的是原始数据后还需要取对数吗?

    这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中

    格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)模型问题

    逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立(即滞后阶数的选取),不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因

    VAR模型是不是随机性的时间序列模型

    VAR性质和AR一样,无非变量是向量了

    如何用Eviews做VAR模型滞后结构检验

    有数据和参考论文没有有的话发到luguoda9you@sina.com可以很快帮你搞定

    怎么用Eviews确定VAR模型中的滞后期

    先做VAR模型然后做VAR滞后阶数判断根据likehood、BIC、AIC综合选择最优滞后期

    用eviews对VAR模型滞后期判定中的问题

    里面是让你填写内生变量的滞后阶数.在VAR中通常一个方程的被解释变量(及其滞后项)在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题.因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后

    VAR模型中通不过格兰杰因果检验数据能做模型吗?

    这个关系不大和你滞后阶数的设置有问题你可以把数据和参考论文发给我看看邮箱看我个人资料哈

    SPSS 单变量线性模型结果

    文章和标记有作用,两者不存在交互作用谢谢,有需要数据分析,联系我

    无功功率单位--var是哪几个单词的缩写

    有var这个单词,并不是缩写.var[va:(r)]n.[电]乏,无功伏安(无功功率单位)

    回归模型中引入变量的一般原则是什么?

    (1)如果模型中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量.(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量.

    在VAR建立模型中,原序列非平稳,二阶差分平稳后,建立VAR模型是用原序列,还是二阶的平稳序列.

    VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型(ECM).误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR(所以不平稳才能使用)再问:但是,在好多文献中,看到非平稳的序列也建

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  • VAR模型滞后阶数

    千次阅读 2021-01-29 08:55:50
    我用了三个变量,分别有1931个日数据来做var模型,但是在滞后阶数的判定上,选8阶就8阶星号多,选10阶就10星号多。一直到46阶才停止这种现象,请问46阶的话是不是散失了太多的自由度?下图是20阶LLC检验结果。 还有一...

    我用了三个变量,分别有1931个日数据来做var模型,但是在滞后阶数的判定上,选8阶就8阶星号多,选10阶就10星号多。一直到46阶才停止这种现象,请问46阶的话是不是散失了太多的自由度?下图是20阶LLC检验结果。          还有一个问题是一个变量是平稳的,另外两个是两阶差分后平稳,可以用差分后的序列一起做VAR模型吗

    Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

    0  19390.68 NA   3.03e-13 -20.31187 -20.30315 -20.30866

    1  23857.80  8915.504  2.84e-15 -24.98250 -24.94759 -24.96965

    2  24089.18  461.0792  2.25e-15 -25.21549 -25.15439 -25.19300

    3  24212.23  244.7977  1.99e-15 -25.33497 -25.24768 -25.30284

    4  24401.98  376.9255  1.65e-15 -25.52434 -25.41087 -25.48258

    5  24449.95  95.12314  1.58e-15 -25.56516 -25.42550 -25.51376

    6  24510.85  120.5935  1.50e-15 -25.61954 -25.45369 -25.55850

    7  24611.28  198.5479  1.36e-15 -25.71533  -25.52330* -25.64465

    8  24643.21  63.02124  1.33e-15 -25.73935 -25.52113 -25.65904

    9  24661.20  35.46096  1.32e-15 -25.74877 -25.50437 -25.65882

    10  24694.79  66.08632  1.28e-15 -25.77453 -25.50395 -25.67495

    11  24722.66  54.74393  1.26e-15 -25.79430 -25.49753 -25.68508

    12  24745.75  45.27719  1.24e-15 -25.80906 -25.48610 -25.69020

    13  24764.99  37.68396  1.23e-15 -25.81979 -25.47065 -25.69129

    14  24797.02  62.60973  1.20e-15 -25.84392 -25.46858 -25.70578

    15  24858.36  119.7353  1.13e-15 -25.89876 -25.49724 -25.75098

    16  24876.49  35.33079  1.12e-15 -25.90832 -25.48062 -25.75091

    17  24916.08  77.01952  1.09e-15 -25.94037 -25.48648 -25.77332

    18  24952.21  70.16582  1.06e-15 -25.96879 -25.48871 -25.79210

    19  24966.07  26.89272  1.05e-15 -25.97389 -25.46762 -25.78756

    20  24996.83   59.54621*   1.03e-15*  -25.99668* -25.46423  -25.80071*

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  • Eviews建立Var模型1

    2021-09-27 11:31:26
    由于需要建立一个价格优惠指数来反应GMV走势,接触到了Var模型的建立,这个系列初版应该有三篇(毕竟) 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、pandas是什么? 示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具...



    前言

    由于需要建立一个价格优惠指数来反应GMV走势,接触到了很厉害的Var模型建立,这个系列初版应该有三篇(毕竟搞这个东西搞了很久)


    先来看看一些理论知识
    在这里插入图片描述

    一、为什么要执行协整检验

    在进行时间系列分析时,传统上要求所用的时间系列必须是平稳的,即没有随机趋势或确定趋势,否则会产生“伪回归”问题。

    但是,在现实经济中的时间系列通常是非平稳的,我们可以对它进行差分把它变平稳,但这样会让我们失去总量的长期信息,变换后的序列由于不具有直接的经济意义,对分析问题来说又是必要的,所以用协整来解决此问题。

    1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法,为非平稳序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列,但是,它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程,且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。

    比如像下面这个图所示:
    在这里插入图片描述

    二、格兰杰因果和滞后阶数

    格兰杰检验最难的部分在于确定最优滞后期,做granger检验的目的就是为了看时间序列是否存在因果关系,再把存在granger因果的变量纳入模型中。Eviews中格兰杰检验结果如下图所示:
    在这里插入图片描述

    那么怎样才能算两个序列有格兰杰因果呢?请瞅瞅下图:
    在这里插入图片描述
    PAIN就是RAIN的格兰杰因果,有一定的延后性,就像打某人一拳(轻轻的),他过会儿才会有一丢丢疼痛的反应。这样的话合格的价格指数可以很好地解释后面几期的GMV走势。

    至于如何确定✅后面Var模型的阶数,在知乎上找到两种方法:

    1. “根据你的分析在滞后阶数为2阶是互为因果关系的,那就可以选定阶数为2”;
    2. “我是先构建VAR模型,然后根据信息准则选择最优滞后阶数,在此基础上再进行Granger检验的”;

    三、脉冲图

    每次都在脉冲图的产出上很艰难,因为他经常显示不出来,叫什么near singerlar matrix,真的很无奈,脉冲图有很多时候显示不出来——也许是gmv太大,需要取对数或者查分,要是谁是脉冲图杀手,请私信我,教教我~
    在这里插入图片描述

    四、VAR模型和VEC模型的区别

    有网友评价过他两个的区别——“其实差不多,一般而言平稳的数据用VAR,不平稳但是协整的用VEC”,因此,如果确认原序列通过ADF检验,即原序列平稳,则使用原序列构建VAR模型,然后因果检验;如果原序列不平稳,对差分序列检验平稳性,对原序列进行协整检验,如果通过协整,则使用原序列构建VEC模型(即带修正项的VAR),再做因果检验。

    由于VEC模型是含有协整约束变量构建的模型,所以在估计VEC模型前需要进行Johansen协整检验,并要确定协整关系的数量,如果变量间没有协整关系,则不能构建VEC模型。这边需要注意VEC模型中的滞后间隔说明的是一阶差分后的滞后,不需要在设定差分后的数据集了,直接原序列就好啦。

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  • VAR和cvar模型的matlab代码matlab2021-1-21下载地址https://www.codedown123.com/59474.htmlVAR和cvar模型的matlab代码,广泛用于金融风险评价,为金融中风险经典指标资源下载此资源下载价格为2D币,请先登录资源...

    VAR和cvar模型的matlab代码

    matlab

    2021-1-21

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    https://www.codedown123.com/59474.html

    VAR和cvar模型的matlab代码,广泛用于金融风险评价,为金融中风险经典指标

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    代码--运行前阅读readme/遗传算法工具箱/genetic/xovsprs.M , 1155

    VaR与CVar计算实验报告杨玄实验.docx , 151007

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  • Eviews实现var模型

    千次阅读 2021-04-22 14:50:18
    前提是已经经过了稳定性和格兰杰因果检验 首先打开数据,进入var: 或者 调整参数: 其中: lag表示滞后阶数,判断标准为AIC和SC最小时最合适。...单位元检验,查看表和图: ...对于稳定的VAR模型,脉
  • speedonly = DataFrame(df['speed']) results = statsmodels.tsa.api.VAR(speedonly) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in results = statsmodels.tsa.api.VAR(speedonly) File "C:\Python27\...
  • 第一产业 第二产业 第三产业100.0 100.0 100.0106.1 108.2 107.9104.6 122.9 114.3111.9 125.2 126.2124.8 132.1 142.6135.1 145....
  • 展开全部VAR模型的滞后阶数越大,自由度就越小。一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431366363数。如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量...
  • 本人对MS-VAR模型研究了很长时间,下面分享一下该模型的程序实现、使用方法和方法延伸。1.程序实现1.1在论坛里广为流传的是OX3.4软件下的givewin平台运行建模,这个软件虽然很老,除了安装比较麻烦,建模对比其他...
  • 结构VAR模型和图表示

    2020-12-18 23:04:57
    1.结构向量自回归VAR (p)(p)(p)模型 设平稳过程{Yt,t∈Z}\left \{ Y_{t},t\in Z \right \}{Yt​,t∈Z}均值为0,对任意t,有Yt=A1Yt−1+A2Yt−2+...+ApYt−p+UtY_{t}=A_{1}Y_{t-1}+A_{2}Y_{t-2}+...+A_{p}Y_{t-p}+U_{...
  • VAR模型定阶

    2021-03-20 14:02:39
    for p in range(1,11): basedata = None for i in range(p,rows): tmp_...rowvar=False)))+2*(coefmatrix.shape[0]-1)**2*p/basedata.shape[0] aiclist.append(aic) lmlist.append(coefmatrix) pd.DataFrame(aiclist)
  • 1、非限制性VAR模型(高斯VAR模型),或简化式非限制性VAR模型设12(...)tttktyyyy为一k维随机时间序列,p为滞后阶数,12(...)tttktuuuu为一k维随机扰动的时间序列,且有结构关系(1)(1)(1)(2)(2)(2)...
  • 虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中,但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现,需要一些编程技巧。在本文中,我们简要讨论了广义矩量法(GMM)框架下面板VAR模型...
  • VAR模型的变量外生性检验通过了,但建立的这个VAR模型不平稳该怎么办?是再次差分还是换别的模型?
  • 在做PVAR模型的时候就是百度(主要时经管之家)还有知乎、公众号(如计量经济服务中心)然后研究这个模型怎么做,我用的是stata16中文版的。首先,做这个要有个PVAR的包,当时找这个包找了好几天,一个是国外love...
  • 本文选择向量自回归模型,简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,加粗样式1980年由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来...
  • t)}, index=pd.date_range(start='20200312',periods=t)) #拟合模型 lag_AR=3#AR滞后阶数 lag_MA=0#MA滞后阶数 model = sm.tsa.VARMAX(endog=data, order=(lag_AR, lag_MA)).fit(disp=False)#估计模型 attribute=dir...
  • from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR import statsmodels.stats.diagnostic import numpy as np# 其他包 #创建数据 t=300 data=pd.DataFrame({'Y1':np.random.normal(0,1,t), 'X1':-3*np.ra
  • var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型VAR(p))模型的函数形式并存储了参数值。 varm对象的关键组成部分包括时间序列的数量和多元自回归多项式 ( p )的阶数,因为它们完全指定了模型结构。其他模型组件包括...
  • 1, VAR模型的滞后阶数怎么定?答:无白噪声的最小阶数即是,AIC、SC准则,参看ACF和PACF值2, VAR模型的稳定性怎么判断?答:LJUNG-BOX检验、LM检验3, VAR模型的在进行协整检验时,滞后阶数怎么定?五种类型的协整...
  • 基本上,我想运行具有线性时间趋势和常数的VAR模型(双变量) . 也就是说,我要估计一个形式的方程式(原谅可怜的符号,但我相信没有mathjax,我觉得方程式比单词更容易)[x_t y_t]'= [c_1 c_2]' + [p_1^1 p_2^1 ; p_1^2...
  • 最后,我们进行了1-step的VaR预测,并且回测数据以检验模型是否完善。 Data & Libraries 为了建模,我们收集了10年的黄金期货日度收益,共计2668个观测值。 # Load libraries library(tidyverse) library(ggthemes)...
  • 换一个角度,可以看成是个input 为N维,output为N维的fully-connectedlayer 2 自回归模型 最优解 我们令 则自回归模型可以改写为: 将向量拼成矩阵,有: 其中 对此采用最小二乘法,可以求得...
  • 文件名称: MS_Regress_FEX下载 收藏√ [5 4 3 2 1]开发工具: Visual C++文件大小: 241 KB上传时间: 2015-09-17下载次数: 0提 供 者: 李娜详细说明:MS-VAR模型,即马尔科夫状态转换的自回归模型是Hamilton (1989) ...
  • r语言garch_copula_var模型__附代码数据

    千次阅读 2020-12-31 09:35:55
    ## 自编函数进行基本检验 testfun=function(yield){ ## 绘制时序图 ts.plot (yield) ## 基本统计量 summary (yield) sd (yield) var (yield) ## /* 偏度、峰度 */ n(yield) m (yield) s (yield) g1 ((n -1 )*(n...
  • 一个非常菜鸟的问题。...两变数x,y的因果性检验,用VAR-GARCH模型,winrats的BEKK做的结果如下。Variable Coeff Std Error T-Stat Signif***************************************************************...
  • 用的是arma(3,3)-egarch(1,1)模型结果如下:Presample variance: backcast (parameter = 0.7)LOG(GARCH) = C(8) + C(9)*ABS(RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1))) + C(10)*RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1)) + C(11)*LOG(GARCH(-...
  • 导出Python模型结果

    2021-01-29 20:35:07
    现在我想导出结果(0-1预测)和预测概率(二维数组),并将它们与我的数据集df相匹配。有可能吗?直到现在我才知道如何以单独的方式导出到csv。是的,我还不是熊猫专家。有什么提示吗?在# Import the `...
  • 导读马尔科夫区制转移向量自回归模型可以进行实时(real-time)预测分析扩展容纳混合频率和锯齿数据可以看作是MF-VAR模型的马尔科夫区制转移(Markov-switching)扩展从经验上讲,该模型能够非常准确地捕捉到美国的经济...
  • 咨询邮箱:3025393450@欢迎联系官网客服:/teradat有问题百度一下“大数据部落”就可以了R语言GARCH族模型拟合预测与VaR计算案例报告#读取数据gs=read.csv("gs.csv")zgsy=read.csv...

空空如也

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var模型结果怎么看