Questions tagged «vecm»

我对向量错误校正模型（VECM）感到困惑。 技术背景： VECM提供了将向量自回归模型（VAR）应用于集成多元时间序列的可能性。在教科书中，他们列举了将VAR应用于集成时间序列时遇到的一些问题，其中最重要的是所谓的虚假回归（t统计量非常重要，R ^ 2很高，尽管变量之间没有关系）。 估计VECM的过程大致包括以下三个步骤，其中一个令人困惑的是我的第一个步骤： 集成多元时间序列的VAR模型的规范和估计 计算似然比检验以确定协整关系数 确定协整次数后，估算VECM 在第一步中，用适当的滞后数（使用通常的拟合优度）来估计VAR模型，然后检查残差是否与模型假设相对应，即没有序列相关性和异方差，并且残差呈正态分布。因此，可以检查VAR模型是否恰当地描述了多元时间序列，只有在这样做的情况下，才可以继续进行下一步。 现在我的问题是：如果VAR模型能够很好地描述数据，为什么我完全需要VECM？如果我的目标是生成预测，那么估计VAR和检查假设还不够，如果这些假设已实现，则仅使用此模型即可吗？

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

我试图更好地理解Johansen方法，因此我开发了一个示例3.1，该示例由《基于可能性的推理-协整-自回归计量经济学》一书给出， 其中有三个过程： X1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} + \epsilon_{2t} X2t=α∑i=1tϵ1i+ϵ3tX2t=α∑i=1tϵ1i+ϵ3t X_{2t} = \alpha \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} + \epsilon_{3t} X3t=ϵ4tX3t=ϵ4t X_{3t} = \epsilon_{4t} 因此协整向量应该是[a，-1，0]和[0，0 1]，但是当我运行Johansen方法时，我无法获得它们。 我正在尝试的代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.tsa.johansen import coint_johansen mu, sigma = 0, 1 # mean …

9 self-study  cointegration  vecm