VAR向量自回归模型学习笔记2

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VAR向量自回归模型学习笔记2

向量自回归模型今天的你和昨天的你和前天的你,是否具有相关性. 1. 定义向量自回归(VAR,Vector Auto regression)分析联合内生变量间的动态关系联合:n个变量间的相互影响动态:p期滞后没有任何约束条件,因此又称为无约束向量自回归模型 VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的要求.Engle和Granger(1987a)指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的.假如这样一种平稳的或的线…

向量自回归模型VS风险价值模型(VAR&VaR)

单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型.通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型. 模型简介 library(vars) 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.VAR模型是用模型中所有当期变…

NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记）

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*…

JavaScript:学习笔记(7)——VAR、LET、CONST三种变量声明的区别

JavaScript:学习笔记(7)——VAR.LET.CONST三种变量声明的区别 ES2015(ES6)带来了许多闪亮的新功能,自2017年以来,许多JavaScript开发人员已经熟悉并开始使用这些功能.虽然这种假设可能是正确的,但仍有可能其中一些功能对某些人来说仍然是一个谜. ES6带来的一个新特性是新增了通过使用let.const来声明变量.在本文中,我们将讨论var,let和const的范围,使用和提升.在您阅读时,请注意它们之间的差异,我会指出. VAR VAR的范围范围本质是意…

VAR模型学习笔记

目录 1 定义 VAR模型的具体步骤建模步骤及公式代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间 VAR模型的具体步骤 1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶: 2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数: 3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析: 4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系: 5.granger因…

box2dweb 学习笔记--sample讲解

前言: 之前博文"台球游戏的核心算法和AI(1)" 中, 提到过想用HTML5+Box2d来编写实现一个台球游戏. 以此来对比感慨一下游戏物理引擎的巨大威力. 做为H5+box2d的初学者, 将简单讲讲box2d的一些基础概念, 并对一个sample样例做下讲解. 权作学习笔记. 资料: box2d源自flash版, 后迁移到各个语言版本, box2dweb是与最新flash版本同步的js 2D物理引擎库. box2dweb版网址: http://code.google.com/p/b…

GMM高斯混合模型学习笔记（EM算法求解）

提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一些非常有用的性质.所以高斯混合模型被广泛地使用. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…