我想在15个宏观经济变量的经验向量自回归模型中估算经济事件的可能性。 （某些时间序列是季度或每
我有2个时间序列数据，想了解一个序列对其他序列的影响。我想了解如何解释脉冲响应图。<a href="https:/
我正在阅读论文，发现1995年的一篇论文谈到了FMVAR，它代表完全修改的向量自回归，我开始寻找一种简
我使用库<strong> vars </strong>在<strong> EViews </strong>中然后在<strong> R </strong>中估计了VAR（具有2个滞后的4个
我仅使用部分数据（<strong> series_mod </strong>）创建了具有<strong> 2个滞后时间</strong>的VAR模型，并希望根
我正在使用多元时间序列数据（小时时间序列数据）处理功能时间序列。我使用的FAR模型不止一个订单
可以通过以下方式（<strong> vars </strong>库）获得<strong> VAR模型</strong>的 95％的预测间隔：
<pre><code>libra
我估计了<strong> VECM </strong>，并希望对每个变量进行4次<strong>弱外生性</strong>的独立测试。
<pre><code>li
我正在使用VAR模型进行多变量时间序列预测。
我从许多学习站点找到了以下代码。
但是我从程序
我正在尝试使用 pvar 命令估计面板 VAR 模型。
问题是如果不满足面板VAR的稳定性条件，即单位圆外
在 R 中运行面板向量自回归后如何进行格兰杰因果关系检验（使用 panelvar 包）？
为了运行面板 VAR
我想知道向量自回归 (VAR) 和面板向量自回归之间是否有区别
(PVAR) 模型。我认为所有 VAR 模型都可以用于
我想知道在 R 中运行面板 VAR 后如何测试误差项中的自相关（使用 panelvar 包）。
在 glm 中，程序如
我目前正在尝试使用 R 包 tsDyn 中的 predict_rolling 进行滚动预测。
具体来说，例如，我想做一个提前
我一直在运行一个 SVAR 模型，我想为该模型绘制我称为 USW1 的单个变量的脉冲响应。我一直在使用的代
我看过一些类似的问题，但它们对我的情况不起作用。
这是我正在尝试实施的模型。
<a href="https://i.stack
我正在估计一个包含三个变量的 VAR 模型。现在我知道 coint.test() 可用于测试两个时间序列的协整，但不
我是计算神经科学的硕士 2 学生。
我在分析的最后，我在应用 VAR 模型（向量自回归模型）时遇到了问
我想模拟一个 20X100 的 VAR(1) 时间序列。为此，我首先需要创建一个 20X20 的系数矩阵（A 矩阵）。但是这
我正在尝试/未能在 Python 中重现 VAR 模型构建的“流行”示例，但在格兰杰因果关系测试中陷入困境。我
