https://ysyblog.tistory.com/298 [시계열분석] 다변량 선형 확률과정 - VAR & IRP (백터자기회귀과정, 임펄스응답함수) 다변량 선형 확률과정 필요성 단변량 시계열(Simple/Multiple포함)은 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만! 영향을 받는다는 큰 가정 존재 현실적으론 종속변수와 독립변수는 상호 영향을 주고받음 예시: ysyblog.tistory.com 위 포스팅에 이어 진행됩니다. 데이터 로딩 및 시각화 데이터 설명 : https://www.statsmodels.org/0.6.1/datasets/generated/macrodata.html import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i..

다변량 선형 확률과정 필요성 단변량 시계열(Simple/Multiple포함)은 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만! 영향을 받는다는 큰 가정 존재 현실적으론 종속변수와 독립변수는 상호 영향을 주고받음 예시: 개인 소득과 지출 중 어떤게 Y로 적합한가?라는 질문은 왜 하지 않는가? => 2차원(소득과 지출 모두를 종속변수) 과거 1시점까지만을 고려하는 백터자기회귀 알고리즘 지금의 소득은 어제의 소득과 어제의 지출에도 영향을 받는다. 오늘의 지출은 어제의 소득과 어제의 지출에 모두 영향을 받는다. 벡터자기회귀 모형(Vector Autoregressive Model) 1) VAR 알고리즘 단변량 시계열과 같이 평균 벡터와 공분산 벡터가 시차에만 의존하고 각각의 절대위치에 독립적이인 정상성(Stationary) ..