Preguntas etiquetadas con var

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.

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Metodología de pronóstico VAR
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 muestra …
19 r  forecasting  modeling  var 
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Series temporales biológicas multivariantes: VAR y estacionalidad
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 relacionadas entre sí. La previsión no …
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Paquete GBM vs. Caret usando GBM
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 5% usando RMSE …
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Modelo de historial de eventos en tiempo discreto (supervivencia) en R
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 …
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 
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Estacionariedad en series de tiempo multivariadas
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 | …
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VAR en niveles para datos cointegrados
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 esto?
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Montar un modelo VAR con R [cerrado]
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 z_1testá el cambio en las letras del tesoro mensuales …
8 r  time-series  var 
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¿Qué es un modelo vectorial autorregresivo?
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 …
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