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用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)
一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用 向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型,用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同,VAR 模型将多个时间序列作为向量输入,同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为: 其中: 是时间 的变量向量。 是常数向量。 是每个时间滞后的回归系数矩阵。 是误差项向量,假
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