时间序列模型VECM建模全步骤(案例+Python代码)
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发布时间：2024-10-22 03:56
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案例介绍
案例中，构建了一个指标Y，用于衡量价值与成长股的比值。通过定义四个驱动因素X，文章假设这四个因素对指标Y的变动产生影响。目标是建立时间序列回归模型，以解决以下问题：
时间序列回归问题：Y = f(X)
其中，Y表示价值与成长股的比值，X包括10年跟踪通货膨胀率、10年实际国债收益率、股票波动率、企业利润增长等四个驱动因素。
VECM模型应用：模型通过分析这些驱动因素与比值之间的关系，旨在预测价值与成长股的未来趋势。
复现步骤
模型复现将从理解模型基础开始，逐步深入至实操Python代码。这包括数据收集、模型构建、结果解释等关键环节，确保读者能够从理论到实践全面掌握VECM模型的应用。
待续部分将详细说明模型构建的具体步骤，包括数据预处理、模型验证、结果分析等，以确保读者能够完整复现案例，并对VECM模型有深入理解。
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