VAR

O que o bloco faz

Ajusta um VAR(p) por mínimos quadrados, equação a equação: cada série é regredida nas p defasagens de TODAS as séries. É o modelo de partida para séries que se influenciam — previsão conjunta, causalidade de Granger, impulso-resposta.

As séries devem ser estacionárias. Em nível e cointegradas, use o series/vecm; em nível e não cointegradas, diferencie antes. O card mostra os coeficientes de cada equação e o resumo, a maior raiz do polinômio: acima de 1, o VAR é instável. O bloco não aceita faltantes: interpole antes cada série (series/interpolate) ou recorte o período.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Resíduo

A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.

Nível

Cada valor que um fator assume no estudo: as doses 0, 50 e 100 kg/ha são três níveis do fator dose.

Estacionariedade

Uma série é estacionária quando média, variância e autocorrelação não mudam ao longo do tempo. Muitos modelos (como o ARIMA) a supõem; séries com tendência costumam ser diferenciadas até ficarem estacionárias.

Tendência

O movimento de longo prazo de uma série, de subida ou de descida, separado das oscilações de curto prazo e da sazonalidade.

Sazonalidade

Um padrão que se repete em intervalos fixos do calendário, como mais chuva em janeiro ou mais vendas em dezembro. O período sazonal é o comprimento do ciclo: 12 para dados mensais com ciclo anual.

Pressupostos

• Todas as séries são estacionárias (ou o VAR em nível é usado só para Granger de Toda-Yamamoto); a maior raiz no card fica abaixo de 1.

  Verificar:ADFKPSS

  Se falhar: diferencie as séries, ou, se cointegradas, use series/vecm

• Os resíduos são ruído branco: as defasagens bastam para a dinâmica.

  Verificar:Portmanteau multivariado

  Se falhar: aumente as defasagens (series/var_select)

Parâmetros

• Defasagens (p) — 0 escolhe pelo critério, até o máximo.
• Critério — AIC (padrão), HQ, SC (BIC) ou FPE.
• Determinístico — constante, tendência, ambos ou nenhum, em cada equação.
• Dummies sazonais — dummies centradas por período (série com ciclo).

Valor

Um ajuste multivariado (series/var).

Exemplos

tr_flow(reg) |>
  tr_add("a", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$DAX") |>
  tr_add("b", "series/example", dataset = "EuStockMarkets$CAC") |>
  tr_add("j", "series/join", from = c("a", "b")) |>
  tr_add("v", "series/var", defasagens = 2L, from = "j") |>
  tr_add("prev", "series/forecast", horizonte = 8L, from = "v")