自向量回归步骤以及其中 johansen’s协整检验的条件

向量自回归（VAR）模型构建的一般步骤包括以下几点，但不同的文献和教程中可能会根据具体需求而有微调：

1. **数据收集与预处理**：首先，需要确保你所使用的数据是完整且准确的。如果存在缺失值或异常点，应该进行相应的处理。

2. **平稳性检验**：这是非常关键的一步。使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试、KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）测试等方法检查每个变量是否是平稳的。如果数据非平稳，则需要通过差分等手段使之变得平稳。

3. **协整性检验**：在确认了各个序列都是单整的情况下，进行Johansen’s协整检验可以判断多个时间序列之间是否存在长期稳定的关系（即它们是否共同趋势）。这一步骤通常是在进行了平稳性检验之后进行的。注意，Johansen's测试适用于检测多变量系统中的协整关系，其条件是所有变量必须同阶单整。

4. **定阶**：使用Akaike信息准则(AIC)、Schwarz信息准则(SIC/BIC)等方法确定VAR模型的最优滞后期数。这是基于对滞后项数目的最小化误差来决定的。

5. **构建与估计VAR模型**：根据选定的滞后阶数，建立并估计VAR模型。这一步骤涉及到参数估计的过程。

6. **诊断检验**：对模型残差进行序列相关性（如Durbin-Watson统计量）、异方差、正态性等假设条件的检查，确保模型的有效性和可靠性。另外，CUSUM检验可以用于检测系数是否随时间变化。

7. **脉冲响应分析与方差分解**：使用脉冲响应函数(IMPULSE RESPONSE FUNCTION)来分析一个变量对另一个变量冲击的动态反应，以及方差分解来评估各个变量对预测误差的贡献程度。

8. **模型预测**：基于所建立和诊断无误的VAR模型进行时间序列数据的未来预测或场景模拟。

至于是否需要先做格兰杰因果关系检验（Granger causality test），这更多取决于研究目标。通常，因果关系检验是在确保了平稳性和协整性之后，在模型估计结果的基础上进一步分析变量间的关系强度和方向性的步骤之一，并不是VAR模型构建的必要条件或标准流程部分。

总之，向量自回归模型的构建应该遵循科学的数据分析逻辑顺序，而具体应用中的步骤可能因数据特性、研究目的以及统计软件包提供的功能差异而有所不同。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

百度 百科查到的
协整关系存在的条件是：只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)
它说的不对吧?  
https://baike.baidu.com/item/%E5 ... %20%7Bx%7D%E5%92%8C,%7By%7D%E6%98%AF%E5%90%8C%E9%98%B6%E5%8D%95%E6%95%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8D%B3I%20%28d%29%E6%97%B6%EF%BC%8C%E6%89%8D%E5%8F%AF%E8%83%BD%E5%AD%98%E5%9C%A8%E5%8D%8F%E6%95%B4%E5%85%B3%E7%B3%BB%20%28%E8%BF%99%E4%B8%80%E7%82%B9%E5%AF%B9%E5%A4%9A%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%8D%8F%E6%95%B4%E5%B9%B6%E4%B8%8D%E9%80%82%E7%94%A8%29%E3%80%82
定义 部分  协整关系存在的条件是：这句的后半句     如果百度百科错了我给它改正一下  

百度 百科查到的 协整关系存在的条件是：只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)

网上不少 都这么认为