Method for Constructing Vector Autoregressions of Any Complexity

Abstract

EDN: LXPIGWАннотация. Векторные авторегрессии являются одним из бурно развивающихся направлений многих областях современной науки. Они активно используются в моделировании и прогнозировании различных экономических процессов, чаще всего в моделировании фондового рынка и розничных цен. Их важнейшим преимуществом выступает возможность учета одновременного влияния моделируемых показателей не только от их прошлых значений, но и от прошлых значений других взаимосвязанных с ними показателей. Главная проблема, почему векторные авторегрессии не используются активно на практике (как они этого заслуживают), состоит в «проклятии размерности», которое заключается в квадратичном росте числа коэффициентов модели в зависимости от роста размерности моделируемого вектора. Это обстоятельство приводит к тому, что исследователи в разных областях современной науки вынуждены ограничивать размерность вектора, включая в модели только наиважнейшие либо снижая порядок авторегрессии. Попытки преодолеть «проклятие размерности» путем использования особых математических методов выливаются в существенное усложнение математического аппарата построения век-© Светуньков С.Г., 2024 г.Светуньков Сергей Геннадьевич, доктор экономических наук, профессор Высшей школы бизнес-инжиниринга Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого,