多变量时间序列模型有哪些

多变量时间序列模型是指同时考虑多个变量之间的时间序列关系，常用于预测和分析多个相关变量的演变。以下是一些常见的多变量时间序列模型：

1. VAR（Vector Autoregression）模型：基于向量自回归，将多个变量之间的关系建模为线性回归模型。

2. VECM（Vector Error Correction Model）模型：VAR模型的扩展，考虑多个变量之间的长期均衡关系，并引入误差修正项。

3. ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型：适用于单变量和多变量时间序列的建模和预测，可考虑季节性和趋势性。

4. SARIMA（Seasonal ARIMA）模型：ARIMA模型的扩展，加入了季节性因素。

5. GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity）模型：用于建模和预测时间序列中的波动性，常用于金融领域。

6. LSTM（Long Short-Term Memory）模型：基于循环神经网络（RNN），可以捕捉时间序列中的长期依赖关系，适用于序列数据特征提取和预测。

7. Transformer模型：基于注意力机制，适用于对序列数据进行编码和解码，可以应用于多变量时间序列预测。