Постановочные и корреляционные понимания от VAR моделирования платы за газовые базы

Таблица ссылок

Аннотация и 1. Введение

2. Фон

   2.1

   2.2 EIP-4844

   2.3 var (векторная авторегрессия)

3. Данные

   3.1 Консенсусные данные безопасности

   3.2 Данные об использовании Ethereum

   3.3 Данные о транзакциях с ростами

   3.4 Blob Gas Data

4. Эмпирические результаты

   4.1 Консенсусная безопасность

   4.2 Использование Ethereum

   4.3 Переверните транзакции

   4.4 Рынок платы за газ Blob

5. Заключение и ссылки

A. Консенсусные данные безопасности

B. Сбор данных ROLLUP

C. Подробные результаты модели VAR за базовую плату и газ Blob Blob

D. Подробные результаты модели VAR для платы за базовую плату Blob Gas и плату за приоритет Blob Gas

E. Динамика транзакций роста

C Подробные результаты модели VAR за базовую плату Blob Base и плату за газ

В этом разделе представлены подробные результаты анализа модели VAR, проведенного в плате базы Blob Blob и базовой платы за газ. Анализ включает в себя различные статистические тесты и оценки моделей для оценки динамики и связи между этими двумя ключевыми показателями в рамках механизма ценообразования сети.

C.1 Результаты теста ADF

В таблице 11 отображаются результаты теста ADF, используемых для проверки стационарности данных временных рядов как для платы за газовую базовую и базовую плату Blob. Результат подтвердил, что базовая плата и серию временной платы за базовую плату на газ являются стационарными. Тестовая статистика -6,3719 и -10,5237 соответственно, наряду с очень низкими значениями p. Это указывает на то, что данные подходят для дальнейшего эконометрического моделирования, поскольку они не зависят от времени.

C.2 Выход оценки модели VAR

Ниже приведены подробные результаты оценки модели VAR, показывающие полную регрессионную мощность как для базовой платы за газ, так и для уравнений базового плата за газовую плату.

Ниже приведены подробные результаты оценки модели VAR, показывающие полную регрессионную мощность как для базовой платы за газ, так и для уравнений базового плата за газовую плату. В таблице 12 суммируются общая модельная диагностика, включая количество уравнений, наблюдений, вероятность журнала и несколько информационных критериев, которые помогают в оценке подгонки модели. В таблице 16 представлены оценочные коэффициенты и связанные статистические данные для каждой переменной в уравнениях, детализируя отдельные воздействия в модели.

Таблица 12 суммирует ключевые метрики из результатов регрессии модели VAR. Таблица фиксирует важную информацию, такую как количество моделируемых уравнений, общих рассматриваемых наблюдений и различных статистических мер, включая информационный критерий Акаике (AIC), информационный критерий байесовского языка (BIC), информационный критерий Ханнан-Куинн (HQIC) и окончательный прогноз (FPE). Эти показатели дают представление о производительности модели и ее прогнозирующей точности.

C.3 Корреляционная матрица остатков

В таблице 13 представлена корреляционная матрица остатков для платы за базовую часть газа и Blob Blob Base Base. Коэффициенты почти нулевой корреляции между остатками различных уравнений предполагают, что остатки некоррелированы.

В таблице 16 приведены подробные оценки модели VAR для платы за базовую плату и базовую плату Blob Blob. Для платы за газовую базовую плату все отстающие значения являются значимыми предикторами, при этом особенно сильное влияние со стороны L1, о чем свидетельствует высокая T-статистика 155,252 и p-значение менее 0,001.