Multivariante, grupo Lasso

Agrupa las series en función de los rezagos de las variables explicativas. El modelo selecciona las variables y sus desfases en función de la agrupación de desfases, lo que significa que los primeros desfases, los segundos desfases, etc. de todas las variables se agrupan. Si no contribuyen, grupos enteros serán penalizados.

Escasez se refiere a no penalizar a todo un grupo. En algunos casos, una penalización grupal puede ser demasiado restrictiva. Por otro lado, tener muchos grupos aumentará considerablemente el tiempo de cálculo y, por lo general, no mejora el rendimiento de las previsiones.

En este modelo, la agrupación distingue entre los rezagos propios de una serie y los de otras series. Esta estructura es similar a la de los componentes (ver más abajo), pero prioriza los retrasos «propios» sobre los «otros» para un retraso específico. Esto se basa en la hipótesis de que los desfases propios son más informativos que otros desfases.

Consiste en una penalización de lazo que aumenta geométricamente con el retraso. Esto significa que en estos modelos se priorizan los retrasos más cortos, en comparación con los establecidos en otros modelos de VAR.

VARX Endegenous-First utiliza una penalización para priorizar las series endógenas. Con un retraso determinado, una serie exógena puede entrar en el modelo solo si su contraparte endógena es distinta de cero.