原文链接：http://tecdat.cn/?p=25536 

“分位数自回归”，它是对工夫序列域的重要扩大。

本教程的数据是_苦楚指数_，它是一个月频率工夫序列，总和：（失业率 + 通货膨胀率）形成所谓的“苦难指数”。 “什么是_苦楚指数_?就是_失业率_与_通货膨胀率_之和”。该指数认为，就业与通货膨胀给人们带来的苦楚是雷同的，_失业率_回升1%与_通胀率_回升1%对人们_形成_同样水平的“苦楚”。

加载数据

首先加载数据并查看不同的信息规范对模型中滞后阶数的评估：

options(digits = 4)y = ts,sep = "\\t",header = F)\[,2\]) plot  for (i in 1:ormax){    lagmat = cbind    arod <- lm    HQ\[i\] = HQIC    AK\[i\] = AIC    SC\[i\] = BIC  }  return}lagordr# 1个滞后

预计分位数自回归

当初预计分位数自回归，每个分位数一个，增量为 0.05。

lm0 = lm; summaryqs = NULL ; qr0 = list()

看一下后果：

layoutlayout.showplotfor (i in 1:length){  lines}

顶部图，拟合线以蓝色叠加。在AR系数恒定的状况下，咱们应该失去互相平行的线条，因为惟一的变动是你心愿拟合数据。在这种状况下，咱们能够在右下角的面板上看到，AR系数不是恒定的。对于拟合低分位数，过程体现得像随机游走，而对于高分位数则察看到强烈的均值回归。这种不对称性表明这个过程是异方差的，低方差比高方差大，所以咱们失去的是 "扇形 "图而不是平行线。它的经济意义在于，当这个指数高的时候，要采取措施来压低它。这些措施包含升高借贷老本，从而使陷入困境的公司可能持续生存，使胜利的公司可能放弃投资程度。重点是，当该指数高时，咱们试图压低它，而当它处于两头范畴时，它能够双向倒退，因而是 "扇形"。 

正文

在另一种状况下，您能够尝试估算危险价值，5% VaR 值的分位数等于 0.05。请记住，在这种状况下，您须要一个大样本来保障准确性，因为只有 5% 的观测值具备与确定拟合值相干的信息。所以看看分位数回归对 VaR 的预计如何与常见的 garch(1,1) 等进行比拟。

最受欢迎的见解

1.在python中应用lstm和pytorch进行工夫序列预测

2.python中利用长短期记忆模型lstm进行工夫序列预测剖析

3.应用r语言进行工夫序列（arima，指数平滑）剖析

4.r语言多元copula-garch-模型工夫序列预测

5.r语言copulas和金融工夫序列案例

6.应用r语言随机稳定模型sv解决工夫序列中的随机稳定

7.r语言工夫序列tar阈值自回归模型

8.r语言k-shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类

9.python3用arima模型进行工夫序列预测