python做var模型_VAR模型学习笔记
1 定义
VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考
用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间
VAR模型的具体步骤
1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶;
2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数;
3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析;
4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系;
5.granger因果检验,看俩俩变量有没有相关关系,并不能证明有因果关系;
6.脉冲响应,看变量对外界冲击的反馈;
7.方差分解…
var主要目的不是回归系数,是为了方差分解和脉冲响应分析
参考VAR模型也叫向量自回归模型,简单的来说就是刻画向量之间的数量关系①能进行回归,前提是平稳数据,②回归发生在向量之间,那么向量之间要存在一定的关系,统计上的因果关系,因此就需要进行格兰杰因果关系检验,检验的前提也是平稳的时间序列③因此要最先进行平稳性检验。
总结一下就是:
平稳性检验
格兰杰因果检验
进行VAR
1.1 平稳性检验
通过单位根检验是平稳数据,则继续进行格兰杰因果检验
不是平稳数据,则要进行平稳化处理,取对数或者差分
1.2 格兰杰检验
进行格兰杰因果检验的时候要判定滞后阶数
1.3 VAR模型的公式
\[y_{t}=\beta_{1} \cdot y_{t-1}+\alpha_{1} \cdot x_{t-1}+\beta_{2} \cdot y_{t-2}+\alpha_{2} \cdot x_{t-2}+\ldots
\]
或者下面这个矩阵定义式是一样的
第一一个P阶VAR模型VAR(P)
\[Y_{t}=\sum_{i=1}^{p} \Pi_{i} Y_{t-i}+U_{t}=\Pi_{1} Y_{t-1}+\Pi_{2} Y_{t-2}+\quad+\Pi_{p} Y_{t-p}+U_{t}
\]
\(Y_t=(y_1t,y_2t...y_Nt)\)是N1阶时间序列变量,\(\Pi_{i}(i=1,2, \quad, p)\)是第i个待估参数的的NN矩阵,\(U_{t}=\left(u_{1 t} \mathbf{u}_{2 t} \quad\mathbf{u}_{N t}\right)^{T}\)是N*1阶随机误差向量列。p是模型的滞后阶数。
VAR模型是由单变量的AR模型推广到多变量的组成的向量自回归模型的
1.4 建立VAR模型的目的
预测,可以用于长期预测
脉冲响应分析和方差分解,用于变量间动态结构的分析
reference
后面补充公式模型
还有python代码
建模步骤及公式
代码实现
利用Python中的numpy和pandas包做时间序列,我是第一次做
python做var模型_VAR模型学习笔记相关推荐
- 23神经网络 :唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记
唐宇迪<python数据分析与机器学习实战>学习笔记 23神经网络 1.初识神经网络 百度深度学习研究院的图,当数据规模较小时差异较小,但当数据规模较大时深度学习算法的效率明显增加,目前大 ...
- 《深度学习入门-基于Python的理论与实现》学习笔记1
<深度学习入门-基于Python的理论与实现>学习笔记1 第一章Python入门 Python是一个简单.易读.易记的编程语言,可以用类似于英语的语法进行编写程序,可读性高,且能写出高性能 ...
- Python的dict字典结构操作方法学习笔记
Python的dict字典结构操作方法学习笔记 这篇文章主要介绍了Python的dict字典结构操作方法学习笔记本,字典的操作是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下 一.字典的基本方 ...
- transformer模型的奥秘-学习笔记
本文主要介绍了transformer模型的大概原理及模型结构.这篇学习笔记的学习资料主要是<Attention is All you Need>这篇神作,还有两位大神的指点(见 ...
- 《南溪的目标检测学习笔记》——模型预处理的学习笔记
1 介绍 在目标检测任务中,模型预处理分为两个步骤: 图像预处理:基于图像处理算法 数值预处理:基于机器学习理论 关于图像预处理,请参考<南溪的目标检测学习笔记>--图像预处理的学习笔记 ...
- python标识符最大可能长度_Opencv-Python学习笔记(二)
2. 使用OpenCV3处理图像 2.1 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法. 三种常用色彩空间:灰度.BGR.HSV(Hue色调,Saturation饱和度, ...
- python predictabel_Python3《机器学习实战》学习笔记(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜...
) p1Vect = np.log(p1Num/p1Denom) #取对数,防止下溢出 p0Vect = np.log(p0Num/p0Denom) return p0Vect,p1Vect,pAbu ...
- python人工智能入门纳米学位_学习笔记(一) - 机器学习纳米学位
不久前我在Udacity报名了数据分析和机器学习两门纳米课程.之所以对这个感兴趣是因为关注人工智能方面的资讯有一段时间了,觉得这是未来的趋势,希望今后能够在这方面有所成绩.选择纳米课程是因为我觉得它与 ...
- python分析鸢尾花数据_python数据挖掘学习笔记】十六.逻辑回归LogisticRegression分析鸢尾花数据...
但是很多时候数据是非线性的,所以这篇文章主要讲述逻辑回归及Sklearn机器学习包中的LogisticRegression算法 #2018-03-28 16:57:56 March Wednesday ...
- Python数据库ORM工具sqlalchemy的学习笔记
SQLAlchemy是python的一个数据库ORM工具,提供了强大的对象模型间的转换,可以满足绝大多数数据库操作的需求,并且支持多种数据库引擎(sqlite,mysql,postgres, mong ...
最新文章
- 建筑工程的发展、未来那个职业将会兴起!
- JAVA面试题系列:如何解决Redis的并发竞争问题
- iOS的一些常用性能优化,和内存优化的方法
- bzoj1532: [POI2005]Kos-Dicing
- 如何从“点子”落地到“执行”?—完整解析1个手游传播类mini项目的进化
- SQL常见错误及处理方法
- 再聊如何通过基金定投达到十年十倍?
- Git基础:第九、十章 Git可视化工具 Git团队协作以及合并时的diff工具
- 泛微oa部署linux步骤,泛微OA流程搭建操作流程
- vue2 - 基于Export2Excel.js导出Excel案例(js-xlsx插件二次封装使用)
- 定义一个Instrument(乐器)类,并使用共有的play()方法,再分别定义子类 管乐器 打击乐器 弦乐器,使用重写play方法,实现每种乐器的独特play方式。
- 拦截导弹 导弹防御系统
- [USA]办理美国签证,被Check
- 红帽 Red Hat Linux相关产品iso镜像下载【百度云】【更新6.9】
- 用英文给嵌入式计算机下定义,嵌入式课程设计报告--嵌入式系统项目设计.doc
- 复旦大学计算机专硕学制几年,复旦大学硕士研究生学制是几年
- 电脑版android版iphone版ipad版,[下载]微软发布iPad版Office iPhone版Android版彻底免费...
- 北大生卖猪肉,腾讯程序员送外卖,人最重要的不是面子而是活下去
- 钱币兑换(动态规划)
- 让人惊讶的数据,农民工撑起的服装业贡献的贸易顺差竟然接近高新技术产业的两倍!...