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

Nos modelos Componentwise, todas as variáveis têm o mesmo atraso máximo.

HVAR Elementwise Lasso

Na estrutura mais geral, em cada modelo marginal, cada série pode ter seu próprio atraso máximo.

HVAR Own/Other Lasso

Impõe uma camada adicional de hierarquia: priorizar atrasos “próprios” sobre “outros” atrasos na estrutura HVAR.

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