Простая модель SVAR (векторная авторегрессия) – это популярный эконометрический метод, используемый для анализа динамических взаимосвязей между несколькими переменными временных рядов. В Python существует множество библиотек и методов для оценки и реализации моделей SVAR. Вот несколько методов, которые вы можете использовать:

1. Statsmodels: Библиотека Statsmodels предоставляет полный набор инструментов для оценки моделей SVAR. Вы можете использовать класс VARиз модуля statsmodels.tsa.vector_arдля оценки модели SVAR и выполнения различных анализов, таких как анализ импульсной характеристики и разложение дисперсии ошибок прогноза.

2. PyCausalImpact: PyCausalImpact — это библиотека Python, реализующая алгоритм причинного воздействия для оценки причинных эффектов с использованием моделей SVAR. Он позволяет анализировать влияние конкретного события или вмешательства на временной ряд.

3. PyVAR: PyVAR — еще одна библиотека Python, специально разработанная для оценки моделей VAR и SVAR. Он предоставляет функциональные возможности для оценки импульсных характеристик, разложения дисперсии прогноза ошибок и проведения проверки гипотез.

4. Байесовский структурный временной ряд (BSTS): BSTS — это байесовский подход к анализу временных рядов, который также можно использовать для моделирования SVAR. Библиотека pybatsв Python обеспечивает реализацию алгоритма BSTS и позволяет оценивать модели SVAR с помощью байесовского вывода.

Подводя итог: вы можете использовать такие библиотеки, как Statsmodels, PyCausalImpact, PyVAR или pybats, для реализации простой модели SVAR на Python и анализа взаимосвязей между несколькими переменными временных рядов.