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1，向量自回歸 matlab

matlab 支持向量機只能是單輸出，輸入的數目沒有限制，如果是多輸出的話，你可以針對每個輸出分別建立一個支持向量機，然后分別對應每個輸出進行預測。這樣就相當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 (簡稱自回歸模型 VAR模型)是一種常用的計量經濟模型，由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。定義:利用前期若干時刻的隨機變量的線性組合來描述以后某時刻隨機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題

向量自回歸模型（簡稱var模型）是一種常用的計量經濟模型，由克里斯托弗·西姆斯（christopher sims）提出。它是ar模型的推廣。

你的這個有好幾個變量，是不是應該建多元回歸模型啊？自回歸是一個變量自己跟自己的滯后項進行回歸。在eviews中，可以做MA模型、AR模型和ARMA模型。一個變量建立自回歸的時候，首先觀察一個變量的線圖是否平穩，如果發現沒有趨勢上的變化，只是在一個值附近的波動則可以認為平穩，再對該變量進行單位根檢驗，如果檢驗結果的統計量，小于右邊給出的顯著性水平下的臨界值，則認為它平穩可以建立自回歸。如果不平穩，對這個變量做差分，一般有一階差分和二階差分，也是先驗證其平穩性。如果平穩了，觀察它的偏相關與自相關圖，選擇合適的模型，建立時間序列自回歸模型。如果是在多元回歸方程中引入某個變量的滯后項，如對y建立p和q的一階延遲q(-1)的回歸方程，在輸入命令時直接輸ls y c p q(1)就可以。我是學統計經濟分析的，這學期剛學的初級計量經濟學和時間序列，僅有些粗淺的了解，希望有所幫助。建議找一本計量經濟學和eviews操作的書，我們學的是李子奈的《計量經濟學》，里面有一章專講時間序列。

向量自回歸模型的問題

4，如何在向量自回歸中尋找結構向量自回歸的條件

超級通俗的解釋：支持向量機是用來解決分類問題的。先考慮最簡單的情況，豌豆和米粒，用曬子很快可以分開，小顆粒漏下去，大顆粒保留。用一個函數來表示就是當直徑d大于某個值D，就判定為豌豆，小于某個值就是米粒。d>D, 豌豆d在數軸上就是在d左邊就是米粒，右邊就是綠豆，這是一維的情況。但是實際問題沒這么簡單，考慮的問題不單單是尺寸，一個花的兩個品種，怎么分類？假設決定他們分類的有兩個屬性，花瓣尺寸和顏色。單獨用一個屬性來分類，像剛才分米粒那樣，就不行了。這個時候我們設置兩個值尺寸x和顏色y.我們把所有的數據都丟到x-y平面上作為點，按道理如果只有這兩個屬性決定了兩個品種，數據肯定會按兩類聚集在這個二維平面上。我們只要找到一條直線，把這兩類劃分開來，分類就很容易了，以后遇到一個數據，就丟進這個平面，看在直線的哪一邊，就是哪一類。比如x+y-2=0這條直線，我們把數據(x,y)代入，只要認為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，這樣構造的也許就不是直線，而是平面，超平面。一個三維的函數分類：x+y+z-2=0，這就是個分類的平面了。有時候，分類的那條線不一定是直線，還有可能是曲線，我們通過某些函數來轉換，就可以轉化成剛才的哪種多維的分類問題，這個就是核函數的思想。例如：分類的函數是個圓形x^2+y^2-4=0。這個時候令x^2=a; y^2=b,還不就變成了a+b-4=0 這種直線問題了。這就是支持向量機的思想。機的意思就是算法，機器學習領域里面常常用“機”這個字表示算法支持向量意思就是數據集種的某些點，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候，一般就看聚集在一起的兩類數據，他們各自的最邊緣位置的點，也就是最靠近劃分直線的那幾個點，而其他點對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叫“支持點”（意思就是有用的點），但是在數學上，沒這種說法，數學里的點，又可以叫向量，比如二維點(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”改叫“支持向量”，聽起來比較專業，NB。所以就是支持向量機了。

你的這個有好幾個變量，是不是應該建多元回歸模型啊？自回歸是一個變量自己跟自己的滯后項進行回歸。在eviews中，可以做ma模型、ar模型和arma模型。一個變量建立自回歸的時候，首先觀察一個變量的線圖是否平穩，如果發現沒有趨勢上的變化，只是在一個值附近的波動則可以認為平穩，再對該變量進行單位根檢驗，如果檢驗結果的統計量，小于右邊給出的顯著性水平下的臨界值，則認為它平穩可以建立自回歸。如果不平穩，對這個變量做差分，一般有一階差分和二階差分，也是先驗證其平穩性。如果平穩了，觀察它的偏相關與自相關圖，選擇合適的模型，建立時間序列自回歸模型。如果是在多元回歸方程中引入某個變量的滯后項，如對y建立p和q的一階延遲q(-1)的回歸方程，在輸入命令時直接輸ls y c p q(1)就可以。我是學統計經濟分析的，這學期剛學的初級計量經濟學和時間序列，僅有些粗淺的了解，希望有所幫助。建議找一本計量經濟學和eviews操作的書，我們學的是李子奈的《計量經濟學》，里面有一章專講時間序列。

5，如何用R做向量自回歸模型

請問如何用R做向量自回歸模型（VAR）要實現以下的幾個步驟，數據集已經有了，請高手們可以介紹下相關的函數嗎？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)#穩定性檢驗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：進行ADF檢驗#格蘭杰因果檢驗granger.test(halfyear_vector,p=7)#需求二：進行指標共線性判斷#需求三：進行VAR階數判斷#VAR模型擬合halfyear_VAR=VAR(halfyear_vector,p=3,type="both")halfyear_VAR#需求四：價模型的穩定性、自相關性，異方差檢驗#需求五：導出VAR模型#VAR模型預測halfyear_VAR_Predict=predict(halfyear_VAR,n.head=1,ci=0.9999) plot(halfyear_VAR_Predict)#需求六：計算95%,99%,99.9%分位數的預測取值------------DM小菜鳥本帖最后由 DM小菜鳥于 2015-2-26 15:27 編輯1. 用tseries包里面的adf.test()2. 可以計算X矩陣的秩qr(X)$rank，如果不是滿秩的，說明其中有Xi可以用其他的X的線性組合表示；也可以計算條件數kappa(X)，k<100,說明共線性程度小，如果100<k<1000,有較強的多重共線性，k>1000，存在嚴重的多重共線性。可以進行逐步回歸，用step()命令，比如你一開始的模型是fm，step(fm)就可以了3. adf.test()里面就可以設滯后項的判斷，adf.test(x, alternative = c("stationary", "explosive"),k = trunc((length(x)-1)^(1/3)))AIC準則——計算AIC統計量，模型的殘差平方和（SS）除以樣本容量（n），再取對數，加上2倍的解釋變量個數(k)除以樣本容量.AIC=log(SS/n)+2*k/n尋找某一k值是AIC達到極小值，則k就是最優滯后階數。SC準則——SC=log(SS/n)+log(n)*k/n 4. R里有兩種檢驗方法是常用的，LiMcLeod還可以把序列平方之后再檢驗自相關性。。。也相當于進行了異方差檢驗。。。自相關檢驗可以通過ACF圖，函數是acf{}里面的是package的名字