PyMC3是一个用于概率编程的Python库,可以用来建立和推断概率模型。VAR(p)是向量自回归模型,用于描述多个时间序列之间的动态关系。在VAR(p)模型中,每个时间序列的当前值可以通过过去p个时间步的值来预测。
生成VAR(p)的随机矩阵可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
import pymc3 as pm
p = 2 # VAR(p)模型中的p值
n = 3 # 时间序列的数量
T = 100 # 时间步数
# 生成随机的VAR(p)系数矩阵
coefficients = np.random.randn(p, n, n)
# 生成随机的初始状态向量
initial_state = np.random.randn(n)
# 生成随机的噪声向量
noise = np.random.randn(T, n)
# 生成随机的VAR(p)时间序列
time_series = np.zeros((T, n))
time_series[:p] = initial_state
for t in range(p, T):
for lag in range(p):
time_series[t] += np.dot(time_series[t-lag-1], coefficients[lag])
time_series[t] += noise[t]
以上代码中,首先生成了VAR(p)模型的系数矩阵、初始状态向量和噪声向量。然后,通过循环迭代生成VAR(p)时间序列,其中利用了VAR(p)模型的动态关系。
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