avec (epsilon_{1t} sim N (0, 0,5) ) et (epsilon_{2T} sim N (0, 0,5) ). Notez que pour simplifier les erreurs ne sont pas corrélées. Les modèles avec des erreurs corrélées sont décrits dans un post sur SVAR. Bernhard Pfaff (2008). Modèles VAR, SVAR et SVEC: mise en œuvre au sein du package R var. Journal du logiciel statistique 27 (4). statsmodels. TSA. vector_ar contient des méthodes qui sont utiles pour la modélisation et l`analyse simultanée de plusieurs séries chronologiques à l`aide de vecteurs Autoregressions (VAR) et de modèles de correction d`erreurs vectorielles (VECM). Une question centrale dans l`analyse VAR est de trouver le nombre de lags, ce qui donne les meilleurs résultats. La comparaison des modèles est généralement basée sur des critères d`information tels que AIC, BIC ou HQ.

Habituellement, l`AIC est préférée par rapport à d`autres critères, en raison de ses petites caractéristiques favorables de prévision d`échantillon. Le BIC et le QG, cependant, fonctionnent bien dans de grands échantillons et ont l`avantage d`être un estimateur cohérent de l`ordre vrai, c.-à-d. ils préfèrent l`ordre véritable du modèle de VAR-contrairement à l`ordre, qui donne les meilleures prévisions-comme la taille de l`échantillon grandit. [mathbf{x}_T = Gamma mathbf{u}_T + Phi mathbf{x}_{t-1} + mathbf{w}_t] à partir de ce, l`effet de la composante j-Th de e t − 2 {displaystyle E_ {t-2}} sur la composante i-Th de y t {displaystyle y_ {t}} est l`élément i, j de la matrice A 2. {displaystyle A ^ {2}.} D`un point de vue économique, si la dynamique conjointe d`un ensemble de variables peut être représentée par un modèle VAR, la forme structurelle est une représentation des relations économiques sous-jacentes, «structurelles». Deux caractéristiques de la forme structurelle en font le candidat privilégié pour représenter les relations sous-jacentes: fondamentalement, un tel modèle implique que tout dépend de tout. Mais comme on peut le voir à partir de cette formulation, chaque rangée peut être écrite comme une équation distincte, de sorte que (y_ {1t} = a_ {11} y_ {1t -1} + a_ {12} y_ {2T-1} + epsilon_{1t}) et (y_ {2T} = a_ {21} y_ {1t -1} + a_ {22} y_ {2T-1} + epsilon_{2T}). Par conséquent, le modèle VAR peut être réécrit comme une série de modèles ADL individuels comme décrit ci-dessus. En fait, il est possible d`estimer les modèles VAR en estimant chaque équation séparément.

Lors de l`appel de la fonction d`ajustement, on peut passer un nombre maximal de décalages et le critère de commande à utiliser pour la sélection de l`ordre: la matrice de covariance des paramètres peut être estimée comme [citation nécessaire] Notez que toutes les variables doivent être du même ordre d`intégration.

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