r 中具有分钟格式的向量自回归 (VAR) 时间序列

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【中文标题】r 中具有分钟格式的向量自回归 (VAR) 时间序列【英文标题】:Vector autoregression (VAR) Time-Series with minute format in r 【发布时间】:2021-11-07 20:24:23 【问题描述】:

我正在使用向量自回归 (VAR) 模型进行分析。我正在处理日期格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 的数据。但是我在网上找的例子大多是YYYY-MM格式。

例子:

y1<- ts(y$y1, start= c(2020, 5), frequency = 12)

此外,我尝试使用的数据来自 twitter,并且信息在时间范围内不一致。此外,我确实检查以确保我没有重复的行。 如何对以下格式的数据进行 VAR 分析?

【问题讨论】:

使用dput提供样本数据参考***.com/questions/5963269/… 使用 fable 包而不是 forecast 包。 Forecast 正在维护中,fable 是新版本。请参阅预测的chapter 12.3 示例:原则和实践。 【参考方案1】:

这是为了创建fable 所需的tsibble 以执行 VAR,分辨率为秒,每个时间点只有一行:

library(tidyverse)
library(lubridate)
#> 
#> Attaching package: 'lubridate'
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     date, intersect, setdiff, union
library(fable)
#> Loading required package: fabletools

tribble(
  ~Datetime, ~A, ~B, ~C,
  "2014-02-27 17:28:11", 626, 0,0,
  "2014-02-27 17:28:11", 626, 0,0,
  "2014-02-19 14:16:20", 0,0,1
) %>%
  mutate(Datetime = parse_datetime(Datetime, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%z")) %>%
  distinct(Datetime, .keep_all = TRUE) %>%
  as_tsibble(index = Datetime)
#> # A tsibble: 2 x 4 [12h 12m] <UTC>
#>   Datetime                A     B     C
#>   <dttm>              <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2014-02-18 18:16:00     0     0     1
#> 2 2014-02-27 06:28:00   626     0     0

由reprex package (v2.0.1) 于 2021-09-13 创建

【讨论】:

以上是关于r 中具有分钟格式的向量自回归 (VAR) 时间序列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

TVP-VAR模型

机器学习笔记:向量自回归模型VAR

向量自回归模型(VAR)

matlab中的regress函数。。。。

如何在 Python 中实现向量自回归?

用 scikit-learn 拟合向量自回归模型