Постановочные и корреляционные понимания от VAR моделирования платы за газовые базы
web3 blockchain-scalability ethereum-rollups eip-4844 ethereum-data-availability consensus-security rollup-transaction-fees blob-gas-fee-market proto-danksharding

Постановочные и корреляционные понимания от VAR моделирования платы за газовые базы

15 августа 2025 г.

Аннотация и 1. Введение

  1. Фон

    2.1

    2.2 EIP-4844

    2.3 var (векторная авторегрессия)

  2. Данные

    3.1 Консенсусные данные безопасности

    3.2 Данные об использовании Ethereum

    3.3 Данные о транзакциях с ростами

    3.4 Blob Gas Data

  3. Эмпирические результаты

    4.1 Консенсусная безопасность

    4.2 Использование Ethereum

    4.3 Переверните транзакции

    4.4 Рынок платы за газ Blob

  4. 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.

Table 10: Classification of Rollup Transactions Based on Functionality and Sender Address

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.

Table 11: ADF test results

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.

Table 12: Summary of VAR Model Regression Results

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.

Table 13: Correlation Matrix of Residuals

Table 14: Summary of VAR Model Regression Results

Авторы:

(1) Парк Сонгван, этот автор внес свой вклад в газету из Сеульского национального университета, Сеул, Республика Корея (sucre87@snu.ac.kr);

(2) Босул Мун, этот автор внес свой вклад в газету из Сеульского национального университета, Сеул, Республика Корея (bsbs8645@snu.ac.kr);

(3) Seungyun Lee, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;

(4) Вудзин Чжон, Сеульский национальный университет, Сеул, Репул Кореи;

(5) Jaewook Lee, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;

(6) Hyeonsang EOM, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;

(7) Huisu Jang (автор -корреспондент), Университет Сонгсила, Сеул, Республика Корея.

Эта статья естьДоступно на Arxivпод атрибуцией-некоммерческими Noderivs 4.0 Международная лицензия.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE