[其他] 关于VAR、协整检验、格兰杰检验等关系的清晰解释（转自新浪博客）     [推广有奖]

终于找到了一个全面又细致的讲解，楼主大好人！

使用原数据（非平稳、同阶单整）进行协整检验，可以判断是否存在长期均衡关系和一定程度的因果关系。若存在长期均衡关系，可以进行ECM（使用差分数据）和Granger因果检验（使用差分数据）、VAR、经典回归（可以用原数据）等。

VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型，同时在分析随机扰动对变量系统的动态影响时也很有用。在应用VAR模型时需要注意以下15个点：

1. 确定模型的滞后阶数，这通常基于信息准则（如AIC、BIC）。

2. 保证内生变量是平稳的，或者至少存在协整关系。

3. 对于非平稳数据，首先进行差分使其变得平稳。

4. 进行单位根检验以确定变量是否平稳，常用的检验方法有ADF检验、PP检验等。

5. 在构建VAR模型之前，需要检查内生变量之间的多重共线性问题。可以通过计算方差膨胀因子（VIF）或者格兰杰因果关系检验来判断是否存在多重共线性。

6. 检查协整关系，如果数据是非平稳的但是存在协整关系，则可以构建误差修正模型（ECM）。

7. 进行脉冲响应分析和方差分解，以了解冲击对系统中其他变量的影响以及各变量对总方差的贡献程度。

8. 选择合适的模型估计方法，如普通最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然法（ML）等。

9. 验证VAR模型的稳定性，这可以通过计算特征根和检查单位圆内的位置来完成。

10. 对VAR模型进行诊断检查，包括残差序列的平稳性、序列的相关性和自相关图是否存在异方差等问题。

11. 利用建立的VAR模型进行预测，需要特别注意的是预测误差可能会随着预测期的增加而增大。

12. 分析VAR模型中的动态因果关系，可以利用格兰杰因果关系检验和基于VAR模型的脉冲响应函数来分析。

13. 在实证研究中，要结合理论背景、经济意义及统计显著性等方面进行综合判断和解释。

14. 由于VAR模型本身存在局限性（如无法处理非线性关系等），在应用过程中需要根据实际情况选择更合适的模型或方法。

15. 最后，进行VAR模型分析时应遵循良好的研究规范，包括清晰地阐述研究背景、目的及假设，详细描述数据来源和预处理步骤，以及充分展示和解释实证结果等内容。

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