autocorrelations’values with increa

autocorrelations’
values with increasing lag order, strong autocorrelations
at an annual frequency, as well as dynamic linear
interdependencies between time series. Therefore, VARs
are well suited to model data that collects vectors of observations
of N variables, denoted by yt, for the time subscript
t going from 1 to T.
The basic VAR equation is given by

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

autocorrelations'ด้วยการเพิ่มค่าล่าช้าสั่ง autocorrelations แข็งแรงที่มีความถี่ประจำปี เป็นแบบเชิงเส้นเกี่ยวข้องกันระหว่างลำดับเวลา ดังนั้น Varเหมาะกับรูปแบบข้อมูลที่รวบรวมเวกเตอร์ของการสังเกตตัวแปร N เขียนแทน ด้วย yt สำหรับตัวเวลาห้อยจาก 1 ไป T. tVAR สมการพื้นฐานถูกกำหนดโดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

autocorrelations '
ค่าที่เพิ่มขึ้นเพื่อความล่าช้า autocorrelations แข็งแกร่ง
ที่ความถี่ประจำปีเช่นเดียวกับการเชิงเส้นแบบไดนามิก
ประมูลระหว่างอนุกรมเวลา ดังนั้น VARs
มีความเหมาะสมดีในการจำลองข้อมูลที่เก็บรวบรวมเวกเตอร์ของการสังเกต
ของตัวแปร N, แสดงโดย YT ครั้งห้อย
T ไปจาก 1 ถึง T.
สม VAR พื้นฐานจะได้รับจาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัตตสหสัมพันธ์ระดับ "ค่าเพิ่มความล่าช้าเพื่ออัตตสหสัมพันธ์ระดับแรงที่ความถี่ประจำปี ตลอดจนพลวัตเชิงเส้นinterdependencies ระหว่างอนุกรมเวลา ดังนั้น กล่าวจะเหมาะกับรูปแบบของข้อมูลที่รวบรวมในรูปแบบเวกเตอร์ของตัวแปร n เขียนแทนด้วย YT , เวลาอยู่ไม่ไป 1 ทีสมการตัวแปรพื้นฐานที่จะได้รับโดย