本文關(guān)鍵詞：向量自回歸模型擬合與預(yù)測效果評價(jià)

  更多相關(guān)文章： 多元時(shí)間序列模擬 向量自回歸模型 預(yù)測

【摘要】：目的本文旨在利用多元時(shí)間序列的模擬數(shù)據(jù),擬合向量自回歸模型,評價(jià)其篩選模型的能力,并和一元自回歸模型進(jìn)行擬合效果和預(yù)測效果的比較。方法利用SAS產(chǎn)生平穩(wěn)的多元時(shí)間序列,分別擬合向量自回歸(VAR)模型和一元自回歸(AR)模型,采用篩選正確率來評價(jià)選擇模型的能力,采用樣本內(nèi)平均絕對誤差和參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行兩模型擬合效果的比較,采用絕對預(yù)測誤差進(jìn)行預(yù)測效果的比較。結(jié)果四元時(shí)間序列的模型篩選正確率明顯高于二元時(shí)間序列;經(jīng)配對符號秩和檢驗(yàn)VAR模型的樣本內(nèi)平均絕對誤差小于AR模型,但是參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤VAR模型大于AR模型;VAR模型的預(yù)測效果優(yōu)于AR模型,尤其對于四元時(shí)間序列。結(jié)論 VAR模型參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤較大,模型穩(wěn)健性不及AR模型,但可以提供更為精確的預(yù)測結(jié)果。
【作者單位】： 中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 多元時(shí)間序列模擬 向量自回歸模型 預(yù)測
【分類號】：R311
【正文快照】： 向量自回歸(vector autoregression,VAR)模型由Christopher Sims(1980)[1]提出,是一元自回歸模型的擴(kuò)展,用于多元時(shí)間序列(multivariate time series)數(shù)據(jù)的描述、預(yù)測、結(jié)構(gòu)推斷和政策分析[2]。向量自回歸模型適用于多元時(shí)間序列,對其中某一個(gè)時(shí)間序列擬合模型和進(jìn)行預(yù)測時(shí)可

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本文編號：818845