我有 4 个时间序列，我在上面运行了一个 statsmodels VAR 模型。具体的 import 语句（如果有多个 VAR 实现）是
from statsmodels.tsa.api import VAR
我对预测 4 个系列中的一个特别感兴趣。我拟合了 VAR 模型，并运行了“预测”方法，预测看起来不错。现在，我还想自己手动运行这些预测，以确保我理解幕后的实现（因为下一步我想为解释性系列插入独立的预测并使用模型的系数来预测我的目标系列）。
当我使用模型的训练系数对所有系列的滞后值进行线性组合（我已经两次和三次检查我的系数排序是否正确）并使用预测时，我得到了不同的结果：
如果我进一步扩大预测范围，方差似乎趋于无穷大
这是有关其预测方法的 statsmodels 文档
https://www.statsmodels.org/dev/vector_ar.html#forecasting
他们提到“线性预测器是就均方误差而言的最佳 h 步提前预测”。这是否意味着他们在此之上运行某种优化？或者他们只是在重复这个模型是用 MSE 损失函数训练的事实？
如果无法从这个描述中提供任何建设性的反馈，我会整理一个简单的例子，但也许我遗漏了一些明显的东西。