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r - 如何检查 VAR 模型中的准确性（）以及如何确定正确的季节性（是否有功能）

问题描述

如何检查accuracy()VAR 模型以及如何确定正确的季节性（是否有函数）我正在尝试创建一个 VAR 模型。我有月度数据

Var_model <- VAR(cb, p = 1, type = "both", season = 12, exog = NULL)

我默认设置 season=12，因为我的数据是每月的。如何确定季节性？

mstl分解图形

佩卡

沃尔恩

阿尔莫

豌豆

这是主要问题。如何accuracy()在 var 模型中运行？

forecast <- predict(Var_model, n.ahead = 24, ci = 0.95)
accuracy(forecast$fcst[[1]][,"fcst"], almo)

在这里，我想我正在遵循程序。准确性（预测，数据）但仍然出现错误

testaccuracy(object, x, test, d, D) 中的错误：没有足够的预测。检查预测和测试数据是否匹配

标签： rtime-seriesvarforecast

解决方案

您的模型 Var_model 内部有 varresult，因此您会看到不同的准确度指标并定义您的模型在训练集上的表现如何
accuracy(your_model_name$varresult$col_name)

此外，您应该检查季节性周期和滞后相关性和互相关性的分解豁免，以及是否使用 VAR，因为所有变量都会在预测水平上相互影响。

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