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定義
基準固定データものとするも、ベクトル自己回帰モデルとして知られているVARモデル、ベクトルの数①返すことができるとの間の関係を特徴付ける単に手段は、②リターンは、ベクトル間の、その後のベクトルの間の一定の関係に発生します因果関係の統計情報、およびので、グレンジャー因果性テストの必要性、テストの前提はそう最初の静止テストに定常時系列③です。
それはこれに沸きます：
- 安定性試験
- グレンジャーの因果性テスト
たVAR
安定性試験
- 単位根検定データが安定していることで、グレンジャー因果性テストを継続
定常データ処理は、スムーズな対数または差分を持っているわけではありません
グレンジャーテスト
グレンジャーの因果性テストは、ラグ次数を決定した場合
式のVARモデル
\ [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 \] 衝撃自体にVARモデル分析に加えて、将来生成された値ラグ他の関連因子にさらに影響遅れている基準を
モデルの特定の段階のVAR
- 1.第1の静止平滑配列かどうかを確認するためのテストシーケンスまたは順序一つ又は高次。
- 2.選択は、AIC SBCなどの基準に従ってVaRモデルより遅れています。
- 3. VARモデルは、その後の解析における単位円内部の根を継続することができるかどうかを確認します。
- 4.同じ階積分、共和分がcointegrated変数かどうかを確認するために行われた場合、
- 二つの変数の両方が、相関がない参照するには5.grangerの因果関係テストでは、因果関係を証明しません。
- 前記インパルス応答、外部フィードバック変数の影響を見ます。
- 7.分散分解は...
VARの回帰係数は、主な目的は、分散分解およびインパルス応答解析にあるではありません
その後、補足式モデル
だけでなく、Pythonコード
モデル化の手順および式
コードの実装
Pythonとnumpyのパッケージパンダの使用は、私がやっていた最初の時間を時系列を行います