現在、データを取得しやすくなったことで、多変量の時系列データも増えてきました。多変量時系列データを扱う上で、1変数ずつ見ていくのでもよいのですが、せっかく多変量あるならば、多変量ならではの示唆を得たいですよね。そこで今回は、多変量時系列データの予測における変数の関係性を見れるようにします。多変量時系列データの予測モデルであるVARの構築に関してはこちらをご覧ください。 www.dskomei.com 多変量時系列データにおいて、どの変数がどの変数に影響しているかがわかれば、未来に対してどの変数に注目すべきかよりわかるようになりますね。そのために、予測誤差分散分解(Forecast Error …