我的VAR模型的估计方程和方差分解的结果矛盾吗？

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我用每月新股筹资额的对数、每月上证综指收盘指数的对数、每月深证成指收盘指数的对数建立了VAR(1),

VAR（1）的估计方程：

LNIPO=  0.002072*LNIPO(-1) - 1.661658*LNSH(-1) + 1.537265*LNSZ(-1) + 4.312492   

R的平方=0.060156，F统计量=1.024100

LNSH =  - 0.018771*LNIPO(-1) + 1.018603*LNSH(-1)-0.107134*LNSZ(-1) + 0.953098   

R的平方=0.859501，F统计量=97.88009

LNSZ =  - 0.020339*LNIPO(-1) + 0.071658*LNSH(-1) + 0.846441*LNSZ(-1) + 0.977472

    R的平方=0.876344，F统计量=113.3915
其中第一个方程总体不显著，第二个、第三个方程总体显著性较好。
从第三个方程的系数来看，LNSZ应该受自身的影响较大，而LNSZ的差分分解结果表示LNSH对LNSZ的贡献率从第一期的80.43%上升至第十期的89.78%，LNSZ对自身的贡献率从第一期的10.67%下降至第十期的6.86%，LNSZ对自身的贡献率比LNSH对LNSZ的贡献率低。
请问该如何解释这一现象？方差分解是不是需要以“存在格兰杰因果关系”为前提，才有意义？求各位指点

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关键词：VAR模型 方差分解 结果矛盾 AR模型 VaR 深证成指 矛盾 模型 上证 收盘

真心求各位指点迷津！

方差分解中，有个框叫做Ordering for Cholesky的框，用于输入Cholesky因子分解过程中变量的顺序，变量的输入顺序对方差分解的输出结果产生影响，所输入的第一个变量的第一期方差分解将完全依赖于它自己的扰动项。也就是说，在对第三个变量方差分解的过程中，Decompositions of编辑框你输入LNSZ，在Ordering for Cholesky框中依次输入LNSH LNIPO LNSZ，那么相应的方差分解结果，就是LNSH最大，LNIPO次之，LNSZ最小，所以一般来说应该是把自身放在第一位，这样的输入顺序会比较合理，LNSZ LNIPO LNSH。抱歉才看到你的帖子，不知道现在问题解决没有啊？？？

564055990 发表于 2012-7-5 19:32
方差分解中，有个框叫做Ordering for Cholesky的框，用于输入Cholesky因子分解过程中变量的顺序，变量的输入 ...

谢谢，问题已经解决了。
我也是按照你所说的那种方法进行排序的。

向量误差休整模型的建立与格兰杰因果关系检验没有直接关系。另外，是否建立VAR模型需要事先判断变量是否存在协整关系。

向量误差休整模型的建立与格兰杰因果关系检验没有直接关系。另外，是否建立VAR模型需要事先判断变量是否存在协整关系。

   没有协整关系 也是可以建立VAR的

564055990 发表于 2012-7-5 19:32
方差分解中，有个框叫做Ordering for Cholesky的框，用于输入Cholesky因子分解过程中变量的顺序，变量的输入 ...

您好，最近我也在做方差分解，请问如果改变Ordering for Cholesky的顺序，不把自身变量放在第一位会有什么影响？

因为从cholesky对残差项的分解中可以看出，分解出来的互相正交的冲击的系数矩阵是不对称的，所以才会出现cholesky ordering的问题，所以这个方差分析是ordering dependent的。如果要考虑正交冲击对所有内生变量的完全的影响，需建立structural VAR模型，而非仅仅是structrual-form VAR

楼主谈谈问题是如何解决的呀