向量自回归模型异方差

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

我已经发送到你的qq邮箱里了~请查收~

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

《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

加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问：取什么作为权数？再答：一般有两种，一是取某个自变量的倒数，二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

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

D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.

你的这个有好几个变量,是不是应该建多元回归模型啊?自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归.在eviews中,可以做MA模型、AR模型和ARMA模型.一个变量建立自回归的时候,首先观察一个变量的线图

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

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。。。

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素

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.

既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（

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

当然是选D当然有偏但最小二乘量是最小的

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