Auto-regresión vectorial, un modelo / método de múltiples series de tiempo. VAR es común en econometría y permite modelar cada serie de tiempo en función de sus propios valores anteriores, y también los valores anteriores de cada una de las otras series, simultáneamente. Por tanto, las series reciben el mismo estatus.
Dadas todas las buenas propiedades de los modelos de espacio de estado y KF, me pregunto: ¿cuáles son las desventajas del modelado de espacio de estado y el uso del filtro de Kalman (o EKF, UKF o filtro de partículas) para la estimación? Supongamos, por ejemplo, metodologías convencionales como...
Estoy confundido sobre el Modelo de corrección de errores de vectores ( VECM ). Antecedentes técnicos: VECM ofrece la posibilidad de aplicar el Modelo Vector Autorregresivo ( VAR ) a series de tiempo multivariadas integradas. En los libros de texto que nombrar algunos problemas en la aplicación...
Estoy construyendo un modelo VAR para pronosticar el precio de un activo y me gustaría saber si mi método es estadísticamente sólido, si las pruebas que he incluido son relevantes y si se necesitan más para garantizar un pronóstico confiable basado en mis variables de entrada. A continuación se...
Necesito pronosticar las siguientes 4 variables para la 29a unidad de tiempo. Tengo aproximadamente 2 años de datos históricos, donde 1 y 14 y 27 son todos del mismo período (o época del año). Al final, estoy haciendo una descomposición de estilo Oaxaca-Blinder en , w d , w c y p .WWWw dwrewdw...
Tengo un conjunto de datos de series temporales multivariadas que incluye variables biológicas y ambientales que interactúan (más posiblemente algunas variables exógenas). Además de la estacionalidad, no hay una tendencia clara a largo plazo en los datos. Mi propósito es ver qué variables están...
He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente...
Tengo dos series temporales de datos diarios. Uno es sign-upsy el otro terminationsde suscripciones. Me gustaría predecir esto último utilizando la información contenida en ambas variables. Al observar el gráfico de estas series, es obvio que las terminaciones están correlacionadas con múltiplos...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Estoy trabajando con una serie de tiempo multivariante y usando el modelo VAR (Vector Autoregression) para el pronóstico. Mi pregunta es ¿Qué significa estacionariedad en realidad en un marco multivariante? 1) Sé que si en la configuración VAR si el determinante de la inversa de la matriz | IA |...
Estoy trabajando en la estimación de la función de autorregresión vectorial (VAR) y de la función de respuesta al impulso (IRF) basada en datos de panel con 33 individuos en 77 trimestres. ¿Cómo se debe analizar este tipo de situación? ¿Qué algoritmos existen para este propósito? Preferiría...
Estoy usando la biblioteca VAR statsmodels de python para modelar datos financieros de series de tiempo y algunos resultados me han desconcertado. Sé que los modelos VAR suponen que los datos de la serie temporal son estacionarios. Inadvertidamente, ajusté una serie no estacionaria de precios de...
Estoy buscando entender esto desde una perspectiva gerencial. Por ejemplo, si estuviera explicando la regresión lineal, diría que es una línea de mejor ajuste a través de algunos puntos de datos y se puede usar para predecir un valor "y" para algún valor dado de "x". ¿Existe una explicación análoga...
En la predicción de series de tiempo utilizando varios modelos como AR, MA, ARMA, etc., generalmente nos enfocamos en el modelado de los datos en el cambio de tiempo. Pero cuando tenemos 2 series de tiempo en las que el coeficiente de correlación de Pearson muestra que están altamente...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Tengo una serie de tiempo bivariada z_tdonde...
He leído algunos artículos que expresan que "trabajos recientes" muestran que podemos usar un modelo VAR con datos en bruto I (1) pero tiene que haber cointegración. Esto significa que no hay razón para diferenciar los datos para el modelado VAR. ¿Alguna referencia en papel sobre...