求教关于VAR模型的识别问题

求教各位达人，如果要建立VAR模型之前的识别工作到底要做哪几步呢？我看易丹辉老师的书他的步骤是
1.格兰杰因果关系检验
2.确定最大滞后阶数
3.平稳性检验（原书中感觉这个地方写错了）
4.参数估计。接着就是脉冲和方差分解了。
关于VAR和VEC的区别，是不是进行第三步平稳性检验的时候，如果有的根跑到单位元外边去了，就是不平稳了，就不能建立VAR了，得建立VEC模型了呢？
看了几本教材好像写的还不一样，看了几篇论文，写的也不一样，有的论文中建立VAR模型还进行Johansen协整检验了，这是必需的么？
另外进行识别的时候步骤究竟是先哪步后哪步呢？或者能提供一个标准的VAR模型的范文（最好是中文的）也行啊，谢谢大家了~

current practice in place were three VaR models: Historical, paramatric and monte-carlo.
Depends which one do you want to use and what application/engine you could build on.

我怎么听不懂啊，大侠。咱就说最初级的吧，我这个是VAR不是VaR，就是向量自回归模型

cat_zx0 发表于 2011-5-1 20:10
求教各位达人，如果要建立VAR模型之前的识别工作到底要做哪几步呢？我看易丹辉老师的书他的步骤是
1.格兰杰因果关系检验
2.确定最大滞后阶数
3.平稳性检验（原书中感觉这个地方写错了）
4.参数估计。接着就是脉冲和方差分解了。
关于VAR和VEC的区别，是不是进行第三步平稳性检验的时候，如果有的根跑到单位元外边去了，就是不平稳了，就不能建立VAR了，得建立VEC模型了呢？
看了几本教材好像写的还不一样，看了几篇论文，写的也不一样，有的论文中建立VAR模型还进行Johansen协整检验了，这是必需的么？
另外进行识别的时候步骤究竟是先哪步后哪步呢？或者能提供一个标准的VAR模型的范文（最好是中文的）也行啊，谢谢大家了~

“关于VAR和VEC的区别，是不是进行第三步平稳性检验的时候，如果有的根跑到单位元外边去了，就是不平稳了，就不能建立VAR了，得建立VEC模型了呢？”
--这可能是错的。无论是建立VAR模型，还是建立VEC模型，都必须是协整关系，或者变量都是平稳时间序列。
至于建立VAR前要做的工作，我理解有下面几步：
第一是对变量进行平稳性检验，如果都是平稳的，则进行第二步。若不平稳，则要进行协整检验，如果是协整的，就进行第二步，不协整，放弃分析。
第二，进行格兰杰因果检验。这是必须的。因为，回归分析本质上就是对变量间的因果关系进行数量上的分析。如果有因果关系，则进行第三步。
第三步就是确定最大滞后阶数，用EViews做较方便，具体做法：
    做了var模型后，选择view-----lag structure-----lag length
criteria----再选择看滞后几阶的-----再比较所有滞后阶的各种标准值，通常是AIC和BC，选最小的。
  案例：

Lag	LogL	LR	FPE	AIC	SC	HQ
0	-363.4638	NA	2.37e+17	45.68297	45.77955	45.68792
1	-312.2078	83.29*	6.51e+14*	39.77*	40.06*	39.79*
2	-310.5012	2.346540	8.97e+14	40.06265	40.54552	40.08738

    这是我做的一个结果，要选带星号的，本例是滞后1阶。
    确定最大滞后阶数后，再用软件进行一个VAR分析就可以了，
案例：
Vector Autoregression Estimates  
Date: 05/01/11   Time: 23:13  
Sample (adjusted): 1961 1977  
Included observations: 17 after adjustments  
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]  
  
                       INCOME                            PC
  
INCOME(-1)  0.022270                       -0.275334
                          (0.36842)                  (0.11175)
                          [ 0.06045]                  [-2.46387]
  
PC(-1)            1.383539                   1.412914
                      (0.51131)                     (0.15509)
                      [ 2.70587]                    [ 9.11033]
  
C                    -23689.50                 -4180.354
                       (15524.6)                    (4708.87)
                        [-1.52593]                    [-0.88776]
  
          R-squared         0.982825            0.996997
Adj. R-squared  0.980371  0.996568
Sum sq. resids  1.81E+09  1.66E+08
S.E. equation  11358.02  3445.079
F-statistic  400.5647  2324.060
Log likelihood -181.2122 -160.9316
Akaike AIC  21.67202  19.28607
Schwarz SC  21.81906  19.43310
Mean dependent  237998.9  196497.8
S.D. dependent  81069.22  58807.26
  
  

“如果是协整的，就进行第二步，不协整，放弃分析。”不是很明白，那VAR和VEC有什么区别么？我见易丹辉老师的书上意思好像是说：如果平稳就建立VAR模型，如果不平稳就建立VEC模型（当然得是协整的），但问题是我见了很多论文中的序列都不是平稳的，照样建立VAR啊，而且就是易丹辉老师自己的书上举得例子序列也不是平稳的

或者谁能直接给发个范文也行啊~

VAR模型是否要求各个序列必须都是平稳的呢？或者只是模型本身平稳就行了呢？看了很多论文，有的是把序列做平稳了，然后建立VAR；有的模型认为只要序列之间是同阶单整的就可以建立VAR，哎无奈啊，到底应该怎样啊~

cat_zx0 发表于 2011-5-2 07:48
“如果是协整的，就进行第二步，不协整，放弃分析。”不是很明白，那VAR和VEC有什么区别么？我见易丹辉老师的书上意思好像是说：如果平稳就建立VAR模型，如果不平稳就建立VEC模型（当然得是协整的），但问题是我见了很多论文中的序列都不是平稳的，照样建立VAR啊，而且就是易丹辉老师自己的书上举得例子序列也不是平稳的

你的理解是对的，易丹辉老师的说法也是对的。至于许多论文没有这样做，那可能是不规范或者说外行人的做法。至于易老师书上的例子，可以不计较，毕竟只是案例，为了说明操作方法而已。

cat_zx0 发表于 2011-5-2 12:06
VAR模型是否要求各个序列必须都是平稳的呢？或者只是模型本身平稳就行了呢？看了很多论文，有的是把序列做平稳了，然后建立VAR；有的模型认为只要序列之间是同阶单整的就可以建立VAR，哎无奈啊，到底应该怎样啊~

“有的是把序列做平稳了，然后建立VAR”，这是对的。“有的模型认为只要序列之间是同阶单整的就可以建立VAR”，则依据不充分，更靠谱的做法是按易老师的说法，做VEC模型。

1# cat_zx0

变量无论平稳或非平稳，第一步就挂了。

良心建议，多参考本教科书。