本文關鍵詞：向量自回歸模型擬合與預測效果評價

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【摘要】：目的本文旨在利用多元時間序列的模擬數據,擬合向量自回歸模型,評價其篩選模型的能力,并和一元自回歸模型進行擬合效果和預測效果的比較。方法利用SAS產生平穩(wěn)的多元時間序列,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選擇模型的能力,采用樣本內平均絕對誤差和參數估計標準誤進行兩模型擬合效果的比較,采用絕對預測誤差進行預測效果的比較。結果四元時間序列的模型篩選正確率明顯高于二元時間序列;經配對符號秩和檢驗VAR模型的樣本內平均絕對誤差小于AR模型,但是參數估計標準誤VAR模型大于AR模型;VAR模型的預測效果優(yōu)于AR模型,尤其對于四元時間序列。結論 VAR模型參數估計標準誤較大,模型穩(wěn)健性不及AR模型,但可以提供更為精確的預測結果。
【作者單位】： 中山大學公共衛(wèi)生學院醫(yī)學統(tǒng)計與流行病學系;
【關鍵詞】： 多元時間序列模擬 向量自回歸模型 預測
【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展,用于多元時間序列(multivariate time series)數據的描述、預測、結構推斷和政策分析[2]。向量自回歸模型適用于多元時間序列,對其中某一個時間序列擬合模型和進行預測時可

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本文編號：818845