Forecast model category

Autorregressão vetorial hierárquica multivariada

A regressão automática vetorial hierárquica, os modelos HVAR, aliviam o problema de o desempenho da previsão começar a se degradar à medida que cada variável adicionada é tratada democraticamente, apesar de dados mais distantes geralmente tenderem a ser menos úteis na previsão. Em vez de impor uma ordem de atraso única e universal, os atrasos podem variar nos modelos HVAR. Não há variáveis exógenas na estrutura 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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