VAR模型

组件介绍

**“VAR模型”（VAR Model）**控件根据输入数据集，以及配置参数进行构建VAR时序预测模型。

向量自回归模型（英语：Vector Autoregression model，简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型，由计量经济学家和宏观经济学家克里斯托弗·西姆斯（英语：Christopher Sims）提出。它扩充了只能使用一个变量的自回归模型（简称：AR模型），使容纳大于1个变量，因此经常用在多变量时间序列模型的分析上。

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• 输入：
  • tsd：时序数据
• 输出：
  • tsm：时序预测模型
  • fore：预测的时序数据
  • fit：模型实际拟合的值，等于原始值减去残差
  • resid：模型在每一步的预测误差

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页面介绍

点击**“VAR模型”（VAR Model）**控件查看参数配置页面，如下图所示：

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
模型名称	默认为根据参数配置自动生成，也可用户自定义	字符串	VAR
最大自回归秩序	参数介绍	1~100	1
优化AR方案		无 赤池信息量准则 (AIC) 贝叶斯信息准则 (BIC) Hannan-Quinn信息准则 最终预测误差 (FPE) 上述平均	无
添加趋势向量		无 常数 常数 & 线性 常数 & 线性 & 二次方	无
预测期数	模型预测多少期数据	1~100	3
置信区间	指定预测结果的置信区间	1~99	95

详细参数配置

使用案例

在下图所示的案例中，使用**“加载文件”（File）控件加载数据，连接“VAR模型”（VAR Model）控件构建时序模型，之后使用“查看数据”（Data Table）**控件查看预测结果。

案例中加载 airpassengers 数据集，其余控件使用默认参数，案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。