向量自回归模型中能用虚拟变量吗

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

你先生成虚拟变量,然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中,和普通变量做回归是一样的.

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

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发现最近问计量的问题挺多.那我来试着回答一下：VAR模型建立的目的跟我们一般建立的单方程（单方程多元回归&时间序列）模型不太一样.首先它不基于任何先验的理论因此一般来说我们不分析一种变量对另一种变量的

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

《计量经济学》书籍作者：孙敬水、图书出版社：清华大学出版社《应用计量经济学：时间序列分析（第二版）》,书籍作者：（美）恩德斯（Enders,W.）　著,杜江,谢志超　译,图书出版社：高等教育出版社这两

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

别这么泛泛的问,把具体的模型和数据贴出来.如果受字数限制,可以把文件传到网盘,然后贴出链接.再问：例如，回归方程为y=a+b*x1+c*x2+d*x3这种的模型，其中y、x1、x2、x3是等大矩阵，求

这是由你自己选的啊,你需要根据自己想要研究的问题挑选y和x,没有说你一定要挑某些变量,往往在一个问题中,y是确定的,x可能有很多选择的可能,我们都可以一一尝试.

你把具体的数据拿出来看看,这些就是看经验.这样说,相关系数的计算公式你仔细看看,它计算的是线性相关性,跟独立性没有太大关系,如果是普通的经济类数据,0.26完全可以接受,因为经济波动比较大,也许还有其

虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量,用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1.引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂,但对问题描述更简明,一个方程能达到俩个方程的作用,而且

时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问：那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗？它的缺漏在哪里？再答：没有考虑当期的影响。。。

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

先做ADF检验,检验变量稳定性,然后建立协整模型,或者运用脉冲响应和方差分解.再问：汇率t＝α1*汇率t-1＋α2*贸易收支t-1＋e1t贸易收支t＝β1*汇率t-1＋β2*贸易收支t-1＋e2t上面

不需要.两个没关系的.

(1)如果模型中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量.(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量.

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

虚拟变量,你可以试试0-1这样的虚拟变量,含0的,对应的y低,含1的对应的y高（假设正相关）.其实主要看你的虚拟变量打算加在哪里,加在常数项就这么做,加在系数项的话就是另外一组数据了.你可以先写个含虚

模型类型与你研究的问题和你在理论上估计的结果有关当然你也可以多试几个模型看看那个结果最好阶数,应该就是lags滞后阶数,这个也是与数据有关,选择方法有几种.我知道的是按AIC和BIC标准选.可以用MA