¿Dónde puedo encontrar una referencia accesible a la autoregresión vectorial?

Question

Me gustaría entender el tema conceptualmente y no a través de ecuaciones

Answer 1

tal vez aquí (gratuito, pero con soporte para añadirlo(sic)), capítulo 6. Lo mejor para desarrollar la intuición es probar con un paquete de software que no requiera demasiada sobrecarga

Answer 2

La autorregresión vectorial es lo mismo que la autorregresión, pero utilizando un vector de series temporales, en lugar de una única serie temporal... lo que hace que el "vector" sea efectivamente una matriz. Los economistas llaman a la combinación de datos transversales y longitudinales "datos de panel". Aunque buscar en Google eso se vuelve esotérico muy rápidamente.

Me resulta más fácil pensar en ello como un proceso iterativo: Con cada nuevo período de tiempo, el nuevo valor de cada uno depende de a) los coeficientes de la ecuación anterior para la serie temporal, y b) los coeficientes de los valores anteriores de todas las demás series temporales del conjunto de datos.

valor anterior de la serie, y b) los valores anteriores de un punto de datos, y b) los valores anteriores de todos los demás los coeficientes de la línea de regresión OLS anterior c) los coeficientes de la línea de regresión anterior

"Los modelos VAR (modelos autorregresivos vectoriales) se utilizan para las series temporales multivariantes. La estructura es que cada variable es una función lineal de los rezagos pasados de sí misma y de los rezagos pasados de las otras variables"

La autorregresión vectorial (VAR) es un modelo econométrico utilizado para captar las interdependencias lineales entre múltiples series temporales. Los modelos VAR generalizan los modelos de autorregresión univariante (AR) al permitir más de una variable evolutiva. Todas las variables de un VAR se tratan de forma simétrica en un sentido estructural... cada variable tiene una ecuación que explica su evolución basada en sus propios rezagos y en los rezagos de las demás variables del modelo.

Answer 3

No se puede entender nada en estadística sin ecuaciones. Puedes engañarte pensando que entiendes algo conceptualmente, pero este tipo de comprensión será totalmente inútil.

Hay muchos textos sobre modelos de autorregresión vectorial (VAR). Creo que estas notas de clase son bastante simples. Sí, tiene ecuaciones, pero también tiene un código S-PLUS muy sencillo con el que jugar. S-PLUS es muy similar a R, usted debe ser capaz de ejecutar los fragmentos de código en R también.