r语言中向量机解决回归问题的实例 RV模型是干嘛的？
RV模型是干嘛的？
RV模型即说白的长记忆高斯向量自进入虚空对数实际波动率模型；
另外用第T日的实际波动率分别和VAR—RV及GARCH(1，1)凭借直到此时T一1日的信息预测第T日的波动率的结果也很，发现VAR—RV的预测精度远优于GARCH(1，1)的预测精度。
毕竟GARCH(1，1)要用的是直到T一1日的日收益平方，而VAR—RV借用的更是等到T一1日的日内收益数据，它是基于条件长记忆的动态模型。
这是它远远优于前者的关键。
GARCH(1，1)模型在分析预测精度方面的不足并不是模型本身的错，完全是在日收益中的噪声令GARCH模型在预测国家方面越发不从心，反过来却体现出来了用日内数据来分析和预测波动率的功效。
很显然ABDL(2001a)强调“后的变动理论揭示：在适当的条件下，RV不但是日收益波动的无偏肯定量，但渐进式地没有度量误差。”
VAR方法的VaR模型的优点？
VAR，也即Vectorautoregressionmodel，中文名字就是向量自重临模型。简单说来，那是用模型刻划向量之间的类比推理。这就做引线了VAR的适用前提：
①能接受回归，恐怕特别要求数据平稳下来，不然会突然发生伪回归；
②回归在向量之间发生了什么，向量之间肯定需要存在地是有的关系（统计计算意义上的因果关系），那你就那些要求通过格兰杰因果检验。而格兰杰因果实验检测的前提要求数据平稳下来，因此要先进行稳当性检验。所以仅仅从VAR的定义来看，就是可以确定的是，要先进行稳当性检验，数据平稳下来（不平平稳稳进行载波相位）再进行格兰杰因果检验。当然，格兰杰因果检验另外具体的要求可以确定滞后阶数，明显滞后阶数的判断就比较比较仁者见仁智者见智了，有些做法甚至连再做出初始的VAR进行可以确定（如果事前认为因果检验是后成立的，这样做也并无不可）。那么做成什么的VAR模型有没就好了呢？也不全是。因为在时间序列模型中，修真者的存在协整那样一个调整长期平衡关系的概念，转换到VAR中来，如果不是数据本身不稳当，但似是是同阶单整，这样的话按照建立起误差修正模型（ECM），就是可以以至于模型乾坤二卦长期平衡的信息，最终达到完善模型。只不过ECM在VAR中改名换姓，改叫向量误差修正模型（VEC）了。模型的构造也基本是结束，简单啊系统的总结再看看应该是：是需要并且平平稳稳性检验。如果不是平稳，则接受格兰杰因果检验；要是不平稳，差分后平稳，则对差分数据接受格兰杰因果检验，同样的为了体系模型，如果没有数据是同阶单整的，则参与协整检验（此时协整和格兰杰互不影响，而这个可以可交换顺序）。在模型构建能完成之后，如何能评判模型的优劣呢？用AR根对VAR模型的平顺性参与判断，这也就是模型的结果一步。
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