作业帮VAR模型滞后结构检验
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/09 06:38:05
滞后阶数越大,自由度就越小.一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数.如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍.如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据
你这问题,好无语,你自己都知道含义,为什么还问呢?按照名字说意思,如果给你讲的话,我只能告诉你大概的意思,不能说的很详细,可以具体给你推荐两本书,自己去看就好.向量自回归是统计学中,时间序列的一种变形
这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问：数据只有15个是把一些作为外生的么？再答：直接去掉或或看成外生，看结果而定。数据15个，估计多半还是去
在经济运行过程中,广泛存在时间滞后效应.某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响,而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响.通常把这种过去时期的,具有滞后作用的变量叫做滞后变量（Lagge
ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数,而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项,ut-22,…,的函数.ARCH是误差项二
确定之后阶数的一种办法是用信息法则来确定根据AIC和SC的数值大小来确定最优滞后阶数
这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中
逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立（即滞后阶数的选取）,不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因
ADF检验是检验数据时段平稳性的,我记得我们导师说过,所有的数据都是会平稳的,不平稳只是因为你的数据时段选取的不够长.
VAR性质和AR一样,无非变量是向量了
有数据和参考论文没有有的话发到luguoda9you@sina.com可以很快帮你搞定
我可以帮你做时间序列的平稳性检验,协整分析,格兰杰检验和误差修正模型.
先做VAR模型然后做VAR滞后阶数判断根据likehood、BIC、AIC综合选择最优滞后期
里面是让你填写内生变量的滞后阶数.在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题.因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后
这个关系不大和你滞后阶数的设置有问题你可以把数据和参考论文发给我看看邮箱看我个人资料哈
向量自回归自己会动态调整至平稳的...再问：米有明白……是滞后结构那一步么？我不是学统计的，所以特别的不系统
1,原始数据不平稳,不能建立VAR模型,只能建立VEC模型.2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息.3,顺序：单位根-平稳-VAR-格兰杰；单位根-不平稳
这个可以做的,但是你需要提供数据我经常帮别人做这类的数据分析的
明显EViews做的吧?其实你截下图更好了.我是这么理解的啊可能不对：一般来说VAR都是内生变量外生的话按照理论来加再看看显著性我想你可能上面这五个外生变量其实都是内生吧?就是一个五维向量格兰杰原因和