Модель векторной авторегрессии (VAR) | Прогнозирование многомерных временных рядов на Python скачать в хорошем качестве

Модель векторной авторегрессии (VAR) | Прогнозирование многомерных временных рядов на Python

Модель векторной авторегрессии (VAR) | Многомерное прогнозирование временных рядов на Python В этом видео мы создадим полную модель прогнозирования временных рядов на основе векторной авторегрессии (VAR) на Python с использованием библиотеки Statsmodels. В отличие от одномерных моделей, таких как авторегрессия (AR), модель VAR позволяет моделировать и прогнозировать несколько зависимых от времени переменных одновременно, отражая их взаимное влияние во времени. Начиная с исходных многомерных данных, мы шаг за шагом пройдемся по подготовке данных, проверке стационарности, выбору лагов, обучению модели, прогнозированию, оценке и диагностике остатков — именно так модели VAR реализуются в реальных проектах. Мы используем реалистичный многомерный набор данных (например, данные о продажах, спросе или экономические показатели), чтобы наглядно объяснить, как работают модели VAR и когда их следует использовать. Это видео идеально подходит для начинающих, студентов, аналитиков данных и работающих специалистов, которые хотят освоить многомерное прогнозирование временных рядов. 🔍 Что вы узнаете: • Что такое векторная авторегрессия (VAR) и как она работает • Разница между моделями AR, MA, ARIMA и VAR • Когда следует использовать модели VAR • Стационарность в многомерных временных рядах • Тест ADF для нескольких переменных • Как сделать данные стационарными (дифференцирование) • Выбор оптимального порядка лага с использованием AIC, BIC и HQIC • Построение модели VAR с использованием Statsmodels • Прогнозирование нескольких временных рядов одновременно • Обратное преобразование дифференцированных прогнозов в исходный масштаб • Оценка и интерпретация модели • Диагностика остатков и проверка модели 🛠️ Используемые инструменты и библиотеки: • Python • Pandas • NumPy • Matplotlib • Statsmodels • Scikit-learn • Jupyter Notebook 📚 Кому следует посмотреть этот курс? ✔ Изучение анализа временных рядов для начинающих ✔ Аналитики и специалисты по обработке данных ✔ Студенты экономических и финансовых специальностей ✔ Все, кто готовится к собеседованиям или реальным проектам #анализвременныхрядов #VAR #векторнаяавторегрессия #многомерныевременныеряды #python #наукаоданных #машинноеобучение #статистическиемодели