VARモデルの精度をパーセンテージとして解釈する

Question

VARモデルの係数をパーセンテージとしてどのように解釈すればよいか知りたいと思います。つまり、変数X1が従属変数Yにどれだけ影響を与えているかを確認するには、どのような手順を実行する必要がありますか？

VAR_EXAMPLE

ので、例えば、他の変数に比べて割合として「US_PROPANE_STOCKS」から影響を確認する方法があります：

は、以下の出力例がありますか？

Answer 1

一般に、回帰係数を百分率で比較するのは一般的ではありません。

回帰係数を使って作業することに専念する必要があります。ここでは、生回帰係数（B）と標準化ベータウェイト（β）を区別する必要があります。

未処理回帰係数は、予測子の範囲と分布に依存します。したがって、異なるプレディクタの値をBと比較することは困難です。たとえば、最初の予測子の範囲は-1000〜1000、2番目の予測子の範囲は-0.0001〜0.0001です。このような例を考えてみると、2番目の予測子の影響がはるかに大きくても、2番目の予測子に比べて最初に高い数字を得る可能性はかなり高いです。したがって、Bの値は比較するのに便利ではありません。 （その名前が示すように）

は対照的に、標準化されたベータの重み（β）は、予測変数が他よりも大きな影響を持っているにアイデアを得ることができβを評価することにより-1と1の間の値を持つことによって標準化されています。

はしかしβ1 = 0.25とβ2 = 0.5がβ2の影響がβ1 100％よりも大きいことを意味するものではありませんので、ご注意ください。これらの係数は、あなたの回帰式の重みを依然として指しています。