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python - StatsModels を使用して VAR モデルに追加の予測子を追加しますか?
StatsModels には、将来の値を予測するために使用される 3 つの時系列変数を持つベクトル自己回帰 (VAR) モデルがあります。モデル出力の一部として予測せずに、ラグ値ではなく現在の値を使用して、モデルに追加の予測子を追加したいと思います。
コンテキストは、この変数が時系列変数の先行指標であるため、望ましい結果はx, y, z、過去の値とこの先行指標の現在の値の関数としてモデル化することです。
この追加は StatsModels VAR を使用して可能ですか、それとも他の場所を探す必要がありますか?
以下のコードは、現在の基本モデルを設定するために使用される関連コードを示しています。
python - 機械学習ターゲット (y) をラベル (x) で予測し、続いてターゲットでラベルを計算する
これらのキャッシュ フローから既に得られたデータを使用して、将来のキャッシュ フローを予測しようとしています。たとえば、キャッシュ フローの 3 か月の標準偏差は、1、2、および 3 か月のキャッシュ フローに基づいています。ここで、この 3m SD を使用してキャッシュ フロー 4 を予測し、それを使用して 3 を計算します。 -キャッシュ フロー 2、3、および 4 の月 SD、次にキャッシュ フロー 5 の予測に使用、など...
これは基本的にデータのブートストラップです。これは問題ありません。Python でこれを行う方法を知っています。ただし、これを約 40 ～ 50 の変数に対して実行する必要があります。これは可能ですが、もっと簡単な方法があるかどうか疑問に思いました。
ターゲット (キャッシュ フロー) とラベル (3 か月の標準偏差) の間の関係が双方向の通りであるため、Vector Autoregression を調査しました。ただし、これが同じものかどうかはわかりません。
どんなアイデアでも大歓迎です！