VAR 모델의 Coeficients를 백분율로 나타낸 해석

Question

VAR 모델의 계수를 백분율로 어떻게 해석해야하는지 알고 싶습니다. 변수 X1이 종속 변수 Y에 얼마나 많은 영향을 미치는지 보려면 어떤 절차를 따라야합니까?

VAR_EXAMPLE

따라서, 예를 들어, 다른 변수에 비해 백분율로 "US_PROPANE_STOCKS"에서 효과를 볼 수있는 방법이 :

다음은 출력 예를 들어 있는가?

Answer 1

일반적으로 회귀 계수를 백분율 기준으로 비교하는 것은 일반적이지 않습니다.

회귀 계수를 직접 사용하는 것이 중요합니다. 여기에서 원시 회귀 계수 (B)와 표준화 된 베타 가중치 (β)를 구별해야합니다.

원시 회귀 계수는 예측 인자의 범위와 분포에 따라 달라집니다. 따라서 다른 예측 인자의 값을 B과 비교하기가 어렵습니다. 예를 들어, 첫 번째 예측자는 -1000에서 1000 사이의 범위를 가지며 두 번째 범위는 -0.0001에서 0.0001 사이의 범위를 가질 수 있습니다. 이러한 예를 들자면 두 번째 예측 변수의 영향이 훨씬 클 수 있지만 두 번째 예측 변수에 비해 처음으로 더 높은 값을 얻게 될 가능성이 큽니다. 결과적으로 B 값은 비교하기가 쉽지 않습니다. (그들의 이름에서 알 수 있듯이)

는 대조적으로, 표준화 된 베타 무게 (β)는 예측이 다른 사람보다 더 큰 영향을 가지고있는 아이디어를 얻을 수 β을 평가하여 -1과 1 사이의 값을 갖는 표준화이다.

는 그러나 β1 = 0.25 및 β2 = 0.5이 β2의 영향이 β1 100 %보다 더 큰 것을 의미하지 않습니다. 이 계수는 여전히 회귀 공식의 가중치를 나타냅니다.