Penjelasan terperinci tentang model autoregresif vektor VAR dalam Python

Penjelasan terperinci tentang model autoregresif vektor VAR dalam Python

Model VAR ialah salah satu model yang lebih biasa digunakan dalam analisis siri masa Ia digunakan terutamanya untuk menganalisis hubungan antara berbilang pembolehubah ekonomi yang berinteraksi. Berbeza dengan model autoregresif univariat tradisional (AR), model VAR boleh menganalisis hubungan antara pelbagai pembolehubah pada masa yang sama, jadi ia sering digunakan dalam analisis makroekonomi, bidang kewangan, penyelidikan sains semula jadi dan bidang lain.

Artikel ini terutamanya memperkenalkan prinsip asas model VAR dan kaedah pelaksanaan dalam Python.

1. Prinsip asas model VAR

Model VAR ialah model siri masa berbilang variasi Diandaikan terdapat pembolehubah ekonomi dalam sistem, direkodkan sebagai Yt=(y1t,. y2t,... ,ypt), maka model VAR(p) boleh dinyatakan sebagai:

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+...+ApYt-p+εt

di mana, A1, A2 ,..., Ap ialah matriks pekali p masing-masing, εt ialah vektor sebutan ralat, memuaskan εt~N(0,Ω), dan Ω ialah matriks kovarians bagi sebutan ralat.

Anggaran parameter model VAR biasanya menggunakan kaedah kemungkinan maksimum atau kaedah Bayesian. Disebabkan oleh kerumitan kovarians antara istilah ralat, anggaran parameter model VAR melibatkan banyak teknik, seperti analisis kointegrasi, pemprosesan heteroskedastisitas, dsb. Oleh itu, aplikasi model VAR bukan sahaja memerlukan pengetahuan profesional dalam bidang berkaitan, tetapi juga memerlukan pengalaman yang kaya dalam pemprosesan dan analisis data.

2. Pelaksanaan model VAR dalam Python

Bahasa Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang lebih biasa digunakan dalam bidang analisis data, dan keupayaan pemprosesan data dan pengkomputeran saintifiknya yang berkuasa mempunyai telah diiktiraf secara meluas. Dalam Python, model VAR biasanya dilaksanakan melalui kelas VAR dalam perpustakaan statsmodels. Di bawah, kami menggunakan contoh mudah untuk memperkenalkan pelaksanaan model VAR dalam Python.

Andaikan kami mempunyai dua pembolehubah ekonomi - indeks pasaran saham A (AS) dan Indeks Komposit Shanghai (SZ), dan kami berharap dapat menganalisis hubungan antara mereka melalui model VAR. Pertama, kita perlu mengimport pustaka dan data yang berkaitan:

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data.head()

Di sini kita menggunakan pustaka panda untuk membaca data Fail data.csv mengandungi data siri masa dua pembolehubah. Selepas membaca, kita boleh melihat beberapa baris pertama data untuk memastikan bahawa data telah dibaca dengan betul.

Seterusnya, kita boleh menggunakan kelas VAR dalam pustaka model statistik agar sesuai dengan model VAR:

# 拟合VAR模型
model = sm.tsa.VAR(data)
results = model.fit(2)

# 打印模型结果
results.summary()

Di sini kita menggunakan kelas VAR untuk menyesuaikan model VAR, di mana fit(2) mewakili kesesuaian Model VAR dengan 2 pesanan ketinggalan. Selepas pemasangan selesai, kami mencetak keputusan model dan kami boleh melihat pelbagai penunjuk model.

Akhir sekali, kami boleh menggunakan kaedah ramalan dalam kelas VAR untuk meramal data masa hadapan:

# 预测未来3期的数据
pred = results.forecast(data.values[-2:], 3)

# 打印预测结果
print(pred)

Di sini kami menggunakan kaedah ramalan untuk meramal data untuk tiga tempoh seterusnya, di mana data.values [-2 :] bermaksud menggunakan data dua tempoh terakhir sebagai input model untuk meramalkan data bagi tiga tempoh seterusnya. Selepas ramalan selesai, kami boleh mencetak keputusan terus.

3. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan prinsip asas model VAR dan kaedah pelaksanaan dalam Python. Perlu diingat bahawa walaupun model VAR mempunyai nilai aplikasi yang luas, anggaran parameter dan tafsiran keputusannya agak rumit, memerlukan pengetahuan profesional dalam bidang berkaitan dan pengalaman yang kaya dalam pemprosesan dan analisis data. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, data dan model perlu dinilai dan disahkan sepenuhnya untuk mengelakkan kesimpulan yang salah atau tafsiran yang mengelirukan.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang model autoregresif vektor VAR dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!