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var模型预测
var模型
适用于什么研究
答:
var模型适用于分析和预测时间序列数据研究
。1、var模型(Vector Autoregression Model)适用于分析和预测时间序列数据。它是一种经济学和统计学中常用的模型,用于研究变量之间的动态关系,特别是在宏观经济学和金融领域。2、var模型假设时间序列的每个变量都是其它变量的线性函数,并且当前时刻的变量值受到过去...
VAR模型
优缺点和主要作用有哪些
答:
1、
VaR模型测量风险简洁明了,统一了风险计量标准,管理者和投资者较容易理解掌握
。风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上,既具有很强的科学性,又表现出方法操作上的简便性。同时,VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准, 使...
var模型
是目的
答:
预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响
。根据豆瓣读书《VAR模型》的概念得知,目的是预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。《VAR模型》是AR模型的推广,是一种常用的计量经济模型。
风险价值法的
VaR模型
答:
对于VaR在国外的应用,正如文中引言指出,巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型,计算适应市场风险要求的资本数额;G20建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险,并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法;SEC也要求美国公司采用
VaR模型
作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这表明不但金融机构内部越来越多...
var模型
的
预测
精度会影响方差分解结果吗
答:
影响。
在var模型的预测精度中,精度差距是会影响方差分解结果的
。VAR模型称为向量自回归模型,可以对多组变量之间的关系进行建模,是AR模型的多维扩展。
多维时间序列——ARMA模型简介、
VAR模型
答:
模型选择与
预测模型
的阶数选择可通过FPE、AIC或Schewarz准则确定,确保模型的最优性。预测方面,一步预测误差的方差矩阵提供了对未来的预估。同时,通过适当转换,m维VAR(p)模型可以转化为更便于处理的mp维形式。多维时间序列的世界充满了数学的精妙与科学的探索,ARMA模型和
VAR模型
为我们揭示了其中的规律和...
什么是
VAR模型
答:
向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量
预测
将来的变量。
VAR模型
描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数。例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般的情况是:Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+β...
VAR模型
怎么通过eviews做
预测
答:
工具/原料 电脑 EViews软件 方法/步骤 建立工作文件,创建并编辑数据。结果如下图所示。 在命令行输入ls y c x,然后回车。
var模型
主要是分析什么?
答:
var模型
主要是分析一定置信水平和一定持有期内某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。var按字面的解释就是处于风险状态的价值。var是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值。而Jorion则把var定义为,给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失。var模型通常...
VAR模型
---方差分解
答:
在
VAR模型
的另一面,VMA模型的
预测
误差同样值得探讨。(VMA模型的预测误差,如式(2)所示,提前1步的误差给出具体形式,而提前 步误差的表达形式更为丰富。)特别关注序列 ,其提前 步的预测误差方差展示了序列内部波动与外部影响的精细划分。(序列方差分解,通过分解,我们可以理解每个冲击对 的影响比例,...
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