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VAR(Vector Auto Regressive Model) 모델을 이용한 주가 예측 지난 포스트들에서 다루었던 구조화방정식, 단변량, 다변량 회귀분석 등은 일종의 횡단면적 분석이다. 즉 시계열자료가 가지는 time lag는 고려하지 않고 변수들간의 인과관계를 규명하여 미분방정식을 수립하는 것이 목적이다. 물론 이러한 것도 주가를 예측할 수 있는 하나의 방법론으로 볼 수 있겠으나 문제는 자기자신의 변동에 대한 영향력은 간과할 위험이 크다고 볼 수 있다.(물론 무시할 수 있을 정도의 영향력이라면 상관없겠지만) 시차를 고려한 모델은 지난 포스트에서 다룬 2020.10.19 - [시계열모델링] - ARIMA 모형의 분석절차(확률적 모형분석) 외 ARCH, GARCH 등이 있을 수 있다. 그러나 이러한 모형은 단변량 시계열 모델 즉 오직 자기자신의 회귀에만(Auto Regressive) 영향을 .. 2022. 7. 18.

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