Laço do VARX Lag GroupAgrupa as séries com base nas defasagens das variáveis explicativas. O modelo seleciona as variáveis e seus atrasos com base no agrupamento de atrasos, o que significa que os primeiros atrasos, os segundos atrasos etc. de todas as variáveis são colocados em grupos. Se não contribuírem, grupos inteiros serão penalizados.
Pênalti do VARX Own/Other GroupNeste modelo, o agrupamento distingue entre os atrasos próprios de uma série e os de outras séries. Essa estrutura é semelhante à Componentwise (veja abaixo), mas prioriza os atrasos “próprios” sobre os atrasos “outros” para um atraso específico. Isso se baseia na hipótese de que os atrasos próprios são mais informativos do que outros atrasos.
Pênalti próprio ou outro grupo esparso do VARXEsparso se refere a não penalizar um grupo inteiro. Em certos cenários, uma penalidade de grupo pode ser muito restritiva. Por outro lado, ter muitos grupos aumentará substancialmente o tempo de computação e geralmente não melhora o desempenho da previsão.
VAR Lag weighted LassoConsiste em uma penalidade de Lasso que aumenta geometricamente com o atraso. Isso significa que atrasos menores são priorizados nesses modelos, em comparação com a configuração em outros modelos VAR.
VARX Endógeno-FirstO VARX Endegenous-First utiliza uma penalidade para priorizar séries endógenas. Em um determinado atraso, uma série exógena pode entrar no modelo somente se sua contraparte endógena for diferente de zero.
