向量自回归模型滞后期选择

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

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多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

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

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

（-1）和（-2）指的是滞后期,滞后一期和滞后两期再问：那我这个模型就是做出来的自回归模型吗？滞后期是指那个t-1和t-2吗？今天才被要求做这个，真心有一点糊涂啊TAT再答：是的

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

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

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。。。

根据AIC、SIC之类的准则确定滞后阶数再问：这个我知道，就是想问在eviews里利用准则判断滞后阶数时，一开始生成的VAR应该选择滞后多少阶数？因为我发现如果变动最初生成的VAR的滞后阶数，用准则判

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.

解释变量(explanatoryvariable)又称独立变量(independentvariable),与之相对的是非独立变量(dependentvariable).一般的解释变量就是X,非独立变量

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

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