So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình không gian trạng thái (Bộ lọc Kalman)× | Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1990 | 2005 |
| Người khởi xướng≠ | Harvey; Durbin & Koopman (state space treatment); Kalman filter | Lütkepohl (textbook treatment); Sims (1980) macroeconometric tradition |
| Loại≠ | State space time series model | Multivariate time-series model |
| Công trình gốc≠ | Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. DOI ↗ | Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | state space, Kalman filter, unobserved components model, Durum Uzayı Modeli (State Space / Kalman Filter) | vector autoregression, VAR, VAR Modeli (Vektör Otoregresyon), vektör otoregresyon |
| Liên quan | 4 | 4 |
| Tóm tắt≠ | A state space model is a general time series framework that describes a series through unobserved (latent) state variables linked by a measurement equation and a transition equation, with the states estimated in real time by the Kalman filter. Developed in the state space tradition of Harvey (1990) and Durbin & Koopman (2012), it nests ARIMA and exponential smoothing as special cases. | Vector Autoregression is a multivariate time-series model that treats several interdependent series symmetrically, letting each variable depend on its own past values and the past values of all the others. It is the standard tool for capturing mutual causality and joint dynamics, developed in the modern multiple-time-series tradition treated by Lütkepohl (2005). |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|