Ridge Regression

Dies ist eine Möglichkeit, Bayes-Modelle in einem VAR-Framework zu verwenden. Vor der Einführung von Lasso war die schrittweise Auswahl der einzubeziehenden Variablen die am häufigsten verwendete Methode. Zu dieser Zeit war die Ridge-Regression die beliebteste alternative Methode zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit. Die Ridge-Regression verbessert die Prognosefehler, indem große Regressionskoeffizienten verkleinert werden, um eine Überanpassung zu vermeiden. Sie führt jedoch keine Variablenauswahl durch und trägt daher nicht dazu bei, das Modell besser interpretierbar zu machen.