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多变量时间序列模型
多变量时间序列
分类综述 (一)
答:
近年来,
多变量时间序列
分类(Multi-Variable Time Series Classification, MTSC)的研究引起了广泛关注,尤其是[1]《The great multivariate time series classification bake off》这篇综述性文章,为工程师和研究人员提供了丰富的实践指导。与单变量时间序列分类(Single-Variable Time Series Classification, ...
时间序列模型
答:
实际上,
多变量时间序列
的协整就相当于是做回归,但是要看时序在回归上的可信度,对残差进行检验,判断变量间是否为长期的均衡关系,并且这个地方要注意,使用协整的条件,必须是几个变量为同阶差分。最后说一个误差修正,因为长期关系的稳定关系一般都建立在短期动态的不断调整下得到并维持的,但由于变量...
...对经济成长的影响与预测,则需使用什么样的
模型
答:
VAR 模型是一种
多变量
的
时间序列模型
,其中包含经济体中各个变量之间的联动关系。该模型能够用来捕捉不同经济变量之间的动态相互作用,并通过历史数据检验它们之间的 granger 因果性。此外,VAR 模型适用于对不同形态的政策冲击和普通市场波动产生的影响进行估计,从而为未来的宏观经济预测提供支持。DSGE 模型...
什么叫VAR
模型
答:
VAR
模型
,即向量自回归模型。它是一种经济计量分析方法,用于分析多个
时间序列变量
之间的相互影响关系。它不以严格的经济理论为依据,而是通过数据的统计性质建立模型,适合进行经济预测和策略分析。下面详细解释VAR模型的特点及应用:首先,VAR模型的主要优势在于它能描述系统内各变量之间的动态交互效应,能够很...
...既要考虑时间,但又有多个自
变量
,这到底是
时间序列
数据,还是面板数据...
答:
是
时间序列模型
,面板数据还要包括多个截面的,多个自变量就是多元的时间序列模型。举个例子,如果考虑2000-2010年某公司的多个财务指标变量,既包含时间,又有多个自变量,属时间序列模型;但如果考虑2000-2010年多个不同公司的几个财务指标变量,截面就是多个公司,这种情况才属面板数据。
时间序列
分析
模型
——ARIMA模型
答:
(1)将非平稳序列转化为平稳序列。 (2)确定
模型
的形式。即模型属于AR、MA、ARMA中的哪一种。这主要是通过 模型识别 来解决的。 (3)确定
变量
的滞后阶数。即和的数字。这也是通过 模型识别 完成的。 4、ARIMA模型的识别 ARIMA模型识别的工具为自相关系数(AC)和偏自相关系数(PAC)。 自相关系数:
时间序列
滞后...
时间序列模型
用途
答:
时间序列模型
在多个领域中发挥着重要作用,首先体现在系统描述方面。通过对系统进行连续观测,获取的时间序列数据可以通过曲线拟合的方式,为系统提供一个客观、直观的描绘,帮助我们理解其动态特性。其次,系统分析也是其核心应用之一。当涉及多个
变量
时,通过分析一个时间序列的变化,我们可以揭示其他时间序列...
多元
时间序列
是什么意思
答:
其次,多元
时间序列
分析是一种复杂的技术,需要深入了解理论和实践。这种技术能够揭示不同
变量
之间的相互关系和互动性。在实践中,多元时间序列分析通常涉及到诸如回归分析、协整分析、灰色预测等多种方法和
模型
。多元时间序列对于预测未来的变化和趋势非常有用。通过分析历史数据,我们可以找到变量之间的关系,...
时间序列模型
的适用范围
答:
时间序列模型
用途:1、描述:根据对系统进行观测得到的时间序列数据,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。2、分析原因:当观测值取自两个以上
变量
时,可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深入了解给定时间序列产生的机理。3、预测:一般用ARMA模型拟合时间序列,预测该时间序列未来...
dccgarch和dccmgarch有什么区别
答:
1. DCCGARCH和DCCMGARCH是两种不同的
模型
,它们的主要区别在于它们所考虑的因素和应用的场景。2. DCCGARCH是一种动态条件异方差模型,它主要用于分析和预测金融
时间序列
数据中的波动性和条件异方差性。3. DCCMGARCH是一种
多变量
动态条件异方差模型,它在DCCGARCH的基础上,进一步考虑了多个金融时间序列...
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