作业帮eviews建立VAR,最优滞后长度怎么确定
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/01 18:31:39
我认为可以.第一个不会答
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的参数方法需要你计算方差,你可以用GARCH类模型来做.
1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验再问：1、2、3、5我都做过。可不可以说明一下，4、6、7的EVie
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.
有数据吗
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
EVIEWS的具体教程请Q我从来都是只知方法不知原理的路过
p和q阶是代表数列的阶数,也即“εt2=a0＋a1εt－12＋a2εt－22＋……＋aqεt－q2＋ηtt”数列中类似“a0＋a1εt－12”的个数.
向量自回归模型操作比较复杂主要包括：1滞后阶数选择；2建立VAR模型；3模型相关检验；4方差分解
ls因变量自变量假如含有常数项,则加入c.比如你方程是：Y=c+aX+e,则为：lsYcX希望有所帮助!
条件方差一般都会收敛到无条件方差.比如你用的GARCH模型,你得到条件方差方程可以估计出过往每期的无条件方差,但是你要预测未来的方差则只能得到无条件方差,因为模型必须在“收敛”条件下才有意义.再问：原
建立garch模型后在残差检测中有这个选项再问：可是看文章中是要在建立garch模型前，用简单线性回归后进行的ARCH—LM检验，不知道是怎么做到的。
p和q阶代表的顺序,即列的数量,“εt2=a0的+a1εt-12+a2εt-22+.+aqεt-Q2+ηT吨a0的+a1εt12”,则数的列数中的类似.
VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型（ECM）.误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR（所以不平稳才能使用）再问：但是，在好多文献中，看到非平稳的序列也建
比如y变量做自回归,在命令窗口中输入：lsycy(-1)回车即得到AR（1）也可以输入：lsycar(1)两者得到的估计量略有差异.
用2个序列的差分序列,线性回归,可通过显著性检验.不过,这时是增量之间的因果关系,现实背景解释起来比较麻烦.另外还尝试：协整检验通过后,建立误差修正模型,这反映的也是因果关系,但是其显著性比较危险.再
脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入seriesby=log(gnp)-log(gnp(-1)