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1，向量自回歸 matlab

matlab 支持向量機(jī)只能是單輸出，輸入的數(shù)目沒(méi)有限制，如果是多輸出的話，你可以針對(duì)每個(gè)輸出分別建立一個(gè)支持向量機(jī)，然后分別對(duì)應(yīng)每個(gè)輸出進(jìn)行預(yù)測(cè)。這樣就相當(dāng)于是多輸入多輸出了

向量自回歸 matlab

2，sims 向量自回歸模型出自哪里

向量自回歸模型，英文名稱:autoregressive model (簡(jiǎn)稱自回歸模型 VAR模型)是一種常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。定義:利用前期若干時(shí)刻的隨機(jī)變量的線性組合來(lái)描述以后某時(shí)刻隨機(jī)變量的線性回歸模型。

sims 向量自回歸模型出自哪里

3，向量自回歸模型的問(wèn)題

向量自回歸模型（簡(jiǎn)稱var模型）是一種常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，由克里斯托弗·西姆斯（christopher sims）提出。它是ar模型的推廣。

你的這個(gè)有好幾個(gè)變量，是不是應(yīng)該建多元回歸模型啊？自回歸是一個(gè)變量自己跟自己的滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸。在eviews中，可以做MA模型、AR模型和ARMA模型。一個(gè)變量建立自回歸的時(shí)候，首先觀察一個(gè)變量的線圖是否平穩(wěn)，如果發(fā)現(xiàn)沒(méi)有趨勢(shì)上的變化，只是在一個(gè)值附近的波動(dòng)則可以認(rèn)為平穩(wěn)，再對(duì)該變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量，小于右邊給出的顯著性水平下的臨界值，則認(rèn)為它平穩(wěn)可以建立自回歸。如果不平穩(wěn)，對(duì)這個(gè)變量做差分，一般有一階差分和二階差分，也是先驗(yàn)證其平穩(wěn)性。如果平穩(wěn)了，觀察它的偏相關(guān)與自相關(guān)圖，選擇合適的模型，建立時(shí)間序列自回歸模型。如果是在多元回歸方程中引入某個(gè)變量的滯后項(xiàng)，如對(duì)y建立p和q的一階延遲q(-1)的回歸方程，在輸入命令時(shí)直接輸ls y c p q(1)就可以。我是學(xué)統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)分析的，這學(xué)期剛學(xué)的初級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和時(shí)間序列，僅有些粗淺的了解，希望有所幫助。建議找一本計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和eviews操作的書(shū)，我們學(xué)的是李子奈的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，里面有一章專講時(shí)間序列。

向量自回歸模型的問(wèn)題

4，如何在向量自回歸中尋找結(jié)構(gòu)向量自回歸的條件

超級(jí)通俗的解釋：支持向量機(jī)是用來(lái)解決分類問(wèn)題的。先考慮最簡(jiǎn)單的情況，豌豆和米粒，用曬子很快可以分開(kāi)，小顆粒漏下去，大顆粒保留。用一個(gè)函數(shù)來(lái)表示就是當(dāng)直徑d大于某個(gè)值D，就判定為豌豆，小于某個(gè)值就是米粒。d>D, 豌豆d在數(shù)軸上就是在d左邊就是米粒，右邊就是綠豆，這是一維的情況。但是實(shí)際問(wèn)題沒(méi)這么簡(jiǎn)單，考慮的問(wèn)題不單單是尺寸，一個(gè)花的兩個(gè)品種，怎么分類？假設(shè)決定他們分類的有兩個(gè)屬性，花瓣尺寸和顏色。單獨(dú)用一個(gè)屬性來(lái)分類，像剛才分米粒那樣，就不行了。這個(gè)時(shí)候我們?cè)O(shè)置兩個(gè)值尺寸x和顏色y.我們把所有的數(shù)據(jù)都丟到x-y平面上作為點(diǎn)，按道理如果只有這兩個(gè)屬性決定了兩個(gè)品種，數(shù)據(jù)肯定會(huì)按兩類聚集在這個(gè)二維平面上。我們只要找到一條直線，把這兩類劃分開(kāi)來(lái)，分類就很容易了，以后遇到一個(gè)數(shù)據(jù)，就丟進(jìn)這個(gè)平面，看在直線的哪一邊，就是哪一類。比如x+y-2=0這條直線，我們把數(shù)據(jù)(x,y)代入，只要認(rèn)為x+y-2>0的就是A類，x+y-2<0的就是B類。以此類推，還有三維的，四維的，N維的屬性的分類，這樣構(gòu)造的也許就不是直線，而是平面，超平面。一個(gè)三維的函數(shù)分類：x+y+z-2=0，這就是個(gè)分類的平面了。有時(shí)候，分類的那條線不一定是直線，還有可能是曲線，我們通過(guò)某些函數(shù)來(lái)轉(zhuǎn)換，就可以轉(zhuǎn)化成剛才的哪種多維的分類問(wèn)題，這個(gè)就是核函數(shù)的思想。例如：分類的函數(shù)是個(gè)圓形x^2+y^2-4=0。這個(gè)時(shí)候令x^2=a; y^2=b,還不就變成了a+b-4=0 這種直線問(wèn)題了。這就是支持向量機(jī)的思想。機(jī)的意思就是算法，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里面常常用“機(jī)”這個(gè)字表示算法支持向量意思就是數(shù)據(jù)集種的某些點(diǎn)，位置比較特殊，比如剛才提到的x+y-2=0這條直線，直線上面區(qū)域x+y-2>0的全是A類，下面的x+y-2<0的全是B類，我們找這條直線的時(shí)候，一般就看聚集在一起的兩類數(shù)據(jù)，他們各自的最邊緣位置的點(diǎn)，也就是最靠近劃分直線的那幾個(gè)點(diǎn)，而其他點(diǎn)對(duì)這條直線的最終位置的確定起不了作用，所以我姑且叫這些點(diǎn)叫“支持點(diǎn)”（意思就是有用的點(diǎn)），但是在數(shù)學(xué)上，沒(méi)這種說(shuō)法，數(shù)學(xué)里的點(diǎn)，又可以叫向量，比如二維點(diǎn)(x,y)就是二維向量，三維度的就是三維向量（ x,y,z)。所以 “支持點(diǎn)”改叫“支持向量”，聽(tīng)起來(lái)比較專業(yè)，NB。所以就是支持向量機(jī) 了。

你的這個(gè)有好幾個(gè)變量，是不是應(yīng)該建多元回歸模型啊？自回歸是一個(gè)變量自己跟自己的滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸。在eviews中，可以做ma模型、ar模型和arma模型。一個(gè)變量建立自回歸的時(shí)候，首先觀察一個(gè)變量的線圖是否平穩(wěn)，如果發(fā)現(xiàn)沒(méi)有趨勢(shì)上的變化，只是在一個(gè)值附近的波動(dòng)則可以認(rèn)為平穩(wěn)，再對(duì)該變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量，小于右邊給出的顯著性水平下的臨界值，則認(rèn)為它平穩(wěn)可以建立自回歸。如果不平穩(wěn)，對(duì)這個(gè)變量做差分，一般有一階差分和二階差分，也是先驗(yàn)證其平穩(wěn)性。如果平穩(wěn)了，觀察它的偏相關(guān)與自相關(guān)圖，選擇合適的模型，建立時(shí)間序列自回歸模型。如果是在多元回歸方程中引入某個(gè)變量的滯后項(xiàng)，如對(duì)y建立p和q的一階延遲q(-1)的回歸方程，在輸入命令時(shí)直接輸ls y c p q(1)就可以。我是學(xué)統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)分析的，這學(xué)期剛學(xué)的初級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和時(shí)間序列，僅有些粗淺的了解，希望有所幫助。建議找一本計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和eviews操作的書(shū)，我們學(xué)的是李子奈的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，里面有一章專講時(shí)間序列。

5，如何用R做向量自回歸模型

請(qǐng)問(wèn)如何用R做向量自回歸模型（VAR）要實(shí)現(xiàn)以下的幾個(gè)步驟，數(shù)據(jù)集已經(jīng)有了，請(qǐng)高手們可以介紹下相關(guān)的函數(shù)嗎？halfyear_vector=data.frame(hsi_ir_h_ts,cenlhkl_ir_h_ts,m2_h_ts,ue_h_ts,cpi_h_ts,exp_h_ts,gdp_h_ts)halfyear_vector=ts(halfyear_vector,start=c(1995,1),frequency=2)halfyear_vectorplot(halfyear_vector,plot.type="single",lty=1:7,col=1:7)title("key indicators")legend("topleft",c("hsi_ir_h_ts","cenlhkl_ir_h_ts","m2_h_ts","ue_h_ts","cpi_h_ts","exp_h_ts","gdp_h_ts"),lty=1:7,col=1:7)#穩(wěn)定性檢驗(yàn)for (i in 1:7)print(kpss.test(halfyear_vector[,i],null="Level"))print(kpss.test(halfyear_vector[,i],null="Trend"))print(kpss.test(diff(halfyear_vector[,i]),null="Level"))print(kpss.test(diff(halfyear_vector[,i]),null="Trend"))}#需求一：進(jìn)行ADF檢驗(yàn)#格蘭杰因果檢驗(yàn)granger.test(halfyear_vector,p=7)#需求二：進(jìn)行指標(biāo)共線性判斷#需求三：進(jìn)行VAR階數(shù)判斷#VAR模型擬合halfyear_VAR=VAR(halfyear_vector,p=3,type="both")halfyear_VAR#需求四：價(jià)模型的穩(wěn)定性、自相關(guān)性，異方差檢驗(yàn)#需求五：導(dǎo)出VAR模型#VAR模型預(yù)測(cè)halfyear_VAR_Predict=predict(halfyear_VAR,n.head=1,ci=0.9999) plot(halfyear_VAR_Predict)#需求六：計(jì)算95%,99%,99.9%分位數(shù)的預(yù)測(cè)取值------------DM小菜鳥(niǎo)本帖最后由 DM小菜鳥(niǎo) 于 2015-2-26 15:27 編輯1. 用tseries包里面的adf.test()2. 可以計(jì)算X矩陣的秩qr(X)$rank，如果不是滿秩的，說(shuō)明其中有Xi可以用其他的X的線性組合表示；也可以計(jì)算條件數(shù)kappa(X)，k<100,說(shuō)明共線性程度小，如果100<k<1000,有較強(qiáng)的多重共線性，k>1000，存在嚴(yán)重的多重共線性。可以進(jìn)行逐步回歸，用step()命令，比如你一開(kāi)始的模型是fm，step(fm)就可以了3. adf.test()里面就可以設(shè)滯后項(xiàng)的判斷，adf.test(x, alternative = c("stationary", "explosive"),k = trunc((length(x)-1)^(1/3)))AIC準(zhǔn)則——計(jì)算AIC統(tǒng)計(jì)量，模型的殘差平方和（SS）除以樣本容量（n），再取對(duì)數(shù)，加上2倍的解釋變量個(gè)數(shù)(k)除以樣本容量.AIC=log(SS/n)+2*k/n尋找某一k值是AIC達(dá)到極小值，則k就是最優(yōu)滯后階數(shù)。SC準(zhǔn)則——SC=log(SS/n)+log(n)*k/n 4. R里有兩種檢驗(yàn)方法是常用的，LiMcLeod還可以把序列平方之后再檢驗(yàn)自相關(guān)性。。。也相當(dāng)于進(jìn)行了異方差檢驗(yàn)。。。自相關(guān)檢驗(yàn)可以通過(guò)ACF圖，函數(shù)是acf{}里面的是package的名字