Coleção series-temporais
Decomposição da variância
Quanto da variância do erro de previsão de cada série vem de cada choque, por horizonte.
O que o bloco faz
De quanto é o erro de previsão de cada série em cada horizonte, e de qual choque ele vem. No horizonte 1, a variância de uma série vem só dos choques dela e dos das anteriores na ordem; com o tempo, a fatia das outras cresce.
Cada barra soma 1 (100%): é a fração da variância explicada por cada choque. Uma faixa por série.
A separação dos choques é a de Cholesky, e a fração que cabe a cada série DEPENDE DA ORDEM delas no modelo. Uma série posta por último recebe o que sobra depois das anteriores.
Pressupostos
A decomposição é de Cholesky, e a fração de cada série depende da ordem delas no modelo.
Se falhar: reordene as séries e compare as frações antes de atribuir a variância a uma delas
Parâmetros
- Horizonte — até onde prever o erro (1 a 100 períodos).
Valor
Um gráfico (view/plot). No console, um ggplot comum, somável.
Exemplos
tr_flow(reg) |>
tr_add("dax", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$DAX") |>
tr_add("cac", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$CAC") |>
tr_add("j", "series/join", nomes = "dax, cac", from = c("dax", "cac")) |>
tr_add("v", "series/var", defasagens = 2L, from = "j") |>
tr_add("fevd", "series/fevd", horizonte = 12L, from = "v")