Question

我估算了VECM，然后想对估算的模型进行检查。因此，我期望拟合值将完全满足模型要求。但是，我发现事实并非如此。

model = vecm.VECM(df.values, k_ar_diff = 3, coint_rank = 1, deterministic="nc")
modelres = model.fit()

n = modelres.nobs
l = modelres.k_ar

fv = modelres.fittedvalues.T # fitted values - neq x nobs

Phi = modelres.var_rep # VAR in levels
Ybar = np.column_stack([np.sum(np.column_stack([Phi[i,:,:] @ fv[:,j-i] for i in range(l)]),axis = 1) for j in range(l-1,nobs-1)])

上面的Ybar与我期望的fv不匹配。

预先感谢

Answer 1

玩了以下作品之后：

model = vecm.VECM(df.values, k_ar_diff = 3, coint_rank = 1, deterministic="nc")
modelres = model.fit()

n = modelres.nobs
l = modelres.k_ar

fv = modelres.y_all[:,l:]
Ybar = np.column_stack([np.sum(np.column_stack([Phi[i,:,:] @ fv[:,j-i] for i in range(l)]),axis = 1) for j in range(l-1,nobs-1)])

np.max(np.abs(modelres.fittedvalues.T[:,l:] - Ybar)) # check. will be close to 0!

因此，通过在嘈杂的数据上运行模型来生成model.fittedvalues。谢谢

统计模型VECM的拟合值不能完全满足模型要求

1 个答案: