4VAR模型残差序列自相关.正态性检验

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

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

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

你可以有DW或者LM来检验模型存在几阶的自相关DW一般用于检验一阶自相关LM则可以用于检验一阶和高阶自相关,一般在eviews里我们只检验到二阶,可以查看滞后期为二的回归结果中的DW统计量的值,如果很

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

spss中分析—预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了.自相关图和偏相关图是分析—预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版再问：中文版的我

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我想画出AC和PAC的图形，明白？

你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来

VAR性质和AR一样,无非变量是向量了

1.NullHypothesis:F-StatisticProbability结论△LNREERdoesnotGrangerCause△LNEX6.063050.00366拒绝△LNEXdoesnot

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

另联系

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。。。

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

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

低是有多低?这里拟合优度到也不是那么地重要,做ECM时有人R²在0.3左右也能用,甚至还有paper中拟合有毒零点零几的,应该没关系再问：我的拟合优度大概是0.2几，这么低是不是模型拟合的不

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

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