向量自回归模型(VAR)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了向量自回归模型(VAR)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

#构建VAR模型
library(sandwich)
library(strucchange)
library(vars)
data.new<-data.frame(S1,S2)
VARselect(data.new,lag.max=20,type="trend") #选择最优的滞后阶数
var<-VAR(data.new,lag=1,ic="AIC")
summary(var)
coef(var)
plot(var)
sta=stability(var,type=c("OLS-CUSUM"),h=0.15,dynamic=FALSE,rescale=TRUE) #平稳性
plot(sta)
summary(sta)
#脉冲响应分析
var.irf=irf(var) 
plot(var.irf)
serial.test(var,lags.pt =10,type="PT.asymptotic")

技术图片

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以上是关于向量自回归模型(VAR)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言实现向量自回归VAR模型

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如何在 Python 中实现向量自回归?

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