[求助]问：时间序列分析技术问题（3）

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1）问：在做VAR分析时或是其他时间序列分析时，需要首先对数据进行一些预处理。例如，进行季节调整消除季节波动，进行对数化处理以便使得数据稳定。但是，在数据整理中是先进行数据对数处理再对数据进行季节调整，还是先对数据进行季节调整再对数化处理？两种方法对结果是否有显著影响？

采用前一种方法的学者有：

Lee（2005）[1]

采用后一种方法的学者有：

高铁梅（2004）[2]，

2）问：脉冲相应函数中能否使用对数化处理过的数据，如果采用了对数化处理后的数据，应该如何去解释分析结果？

3）问：做脉冲响应函数有没有什么先决条件？是不是只有当变量之间存在Granger因果关系时，才能分析脉冲响应函数？

---

[1] Production Forecasting of Taiwan's Technology Industrial Cluster: A Bayesian Autoregression Approach

Jack C Lee, Chi-Hsiu Wang, Po-Hsuan Hsu, Hsien-Che Lai. Canadian Journal of Administrative Sciences. Halifax: Jun 2005. Vol. 22, Iss. 2; p. 168

[2] 高铁梅,孔宪丽,刘玉,胡玲. 中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析[J]. 管理世界,2004,(6).

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关键词：时间序列分析 时间序列 granger因果关系 Forecasting regression 技术 时间序列分析

对数据整理中,对数处理和季节调整的采用当然看具体情况了。对数处理可以在一定程度上消除数据的不平稳性,但也丢失了原始数据中有价值的信息;如果是季节数据一般要进行季节调整的预处理,如果是非季节数据当然省略此步骤。个人认为，如果是时间序列的季节数据，非要采用这两种方法，应该先季节处理再取对数。

脉冲响应函数相关问题，我还不能给你很好的回答，我也是新手。脉冲响应函数是在建立了合理的VAR模型基础上的进一步分析，借以考察内生变量中间动态相互影响，建立VAR模型的前提条件当然就是脉冲响应函数的前提条件。具体内容可以看高铁梅的《.....与EVIEWS应用》，此书很是经典，我算是看了2遍，但不能完全掌握。

仅是个人观点。

欢迎一起学习探讨。QQ：79753589

问的很多问题也是我有疑惑的，顶一下

我也一样！！！顶一下！

应该先平稳化处理，然后再做季节拆分等等 ，我个人认为