比较多元时间序列之间的重要性/数据模式。
创始人
2024-12-13 14:31:32
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可以使用Python中的多元时间序列分析库statsmodels中的Vector Autoregression(VAR)和Vector Error Correction(VEC)模型进行分析。 下面是一个使用VAR模型分析多元时间序列的示例代码:

import pandas as pd from statsmodels.tsa.api import VAR

读取数据集

df = pd.read_csv('multivariate_time_series.csv', index_col=0, parse_dates=True)

拟合VAR模型

model = VAR(df) results = model.fit()

查看模型的系数

results.params

查看模型的残差

results.resid

提取第i个时间序列的因果影响

results.irf(i).plot()

可以使用类似的方式使用VEC模型进行分析。通过比较模型的系数、残差和因果影响等指标,可以有效地比较不同多元时间序列之间的重要性和数据模式。

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