VAR 모델은 한 시계열이 자신의 과거 값을 포함하여 독립 변수로 사용되는 자기 회귀 모델입니다. 이를 통해 다른 독립 변수와의 상관 관계를 파악하고, 과거 값으로부터 미래 값을 예측할 수 있습니다. statsmodels 라이브러리를 사용하여 VAR 모델을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.api import VAR

# 시계열 데이터 생성
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.set_index('date')

# 결측치 처리
data = data.dropna()

# VAR 모델 구축
model = VAR(data)

# 모델 훈련
results = model.fit()

# 모델 요약 정보 출력
print(results.summary())

# 미래 값 예측
forecast = results.forecast(data.values[-1:], steps=5)
print(forecast)

위의 예시 코드에서는 numpy와 pandas를 사용하여 데이터를 불러오고 전처리합니다. VAR 클래스를 사용하여 VAR 모델 객체를 생성한 후, fit 함수를 통해 모델을 훈련합니다. forecast 함수를 사용하여 미래 값을 예측할 수 있습니다.

VAR 모델을 사용하면 다중 시계열 데이터 간의 상관 관계와 미래 값을 예측하는데 유용하게 활용할 수 있습니다. statsmodels 라이브러리는 다양한 통계 모델을 제공하므로, 데이터 분석 및 예측에 활용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.