Forecast model category

Autorégression vectorielle hiérarchique multivariée

La régression vectorielle automatique hiérarchique, les modèles HVAR, atténuent le problème de la dégradation des performances des prévisions, car chaque variable ajoutée est traitée démocratiquement alors que les données plus éloignées ont généralement tendance à être moins utiles pour les prévisions. Au lieu d'imposer un ordre de décalage unique et universel, les décalages peuvent varier d'un modèle HVAR à l'autre. Il n'y a pas de variables exogènes dans le cadre HVAR.
HVAR Componentwise Lasso
In Componentwise models all variables have the same maximum lag.
HVAR Elementwise Lasso
The most general structure, in each marginal model, each series may have its own maximum lag.
HVAR Own/Other Lasso
Imposes an additional layer of hierarchy: prioritizing “own” lags over “other” lags in the HVAR framework.

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