다변량 선형 확률과정(VAR/Granger Causality/Cointegration)

다변량 선형 확률과정(VAR/Granger Causality/Cointegration) : 다변량 선형 확률과정을 공부하고자 함. : 해당 모델들은 결국 AR 모형을 번갈아 사용, X인자 추가, 적분을 활용한 내용들로 구성 됨. 1) 벡터자기회귀 모형(VAR) - 정상성 데이터 입력(차분 필요) 2) 그래인저 인과관계(Granger Causality) - 정상성 데이터 입력(차분 필요) 3) 공적분(Cointegration) - 비정상성 데이터 입력 : 다변량 선형 확률과정 복습을 위해 주식 데이터를 활용하기로 함 1. 벡터자기회귀 모형(VAR) : 종속 변수와 독립 변수는 상호 영향을 받는 존재. : 두 변수들 중 어떤 변수가 종속변수로 적합한지에 대한 문제를 해결하기 위해 VAR을 활용. import..

2021.01.07