最近初学VAR,碰到一些问题,希望大家多多指教。本人使用的是月度数据,共有6个变量,132个观测值。
1.滞后阶数的确立
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -1931.359 NA 4248423. 32.28932 32.42869 32.34592
1 -1159.033 1454.548 19.90051 20.01721 20.99283* 20.41342
2 -1080.457 140.1259 9.830438 19.30762 21.11949 20.04343*
3 -1037.574 72.18755 8.861836 19.19290 21.84101 20.26831
4 -1000.884 58.09159 8.946695 19.18141 22.66577 20.59642
5 -969.0039 47.28937 9.921088 19.25006 23.57068 21.00468
6 -932.2176 50.88761 10.32047 19.23696 24.39382 21.33118
7 -884.0742 61.78405 9.088197 19.03457 25.02768 21.46840
8 -835.5487 57.42190 8.181387* 18.82581 25.65517 21.59924
9 -811.9843 25.52804 11.56753 19.03307 26.69867 22.14611
10 -768.9401 42.32679 12.35627 18.91567 27.41752 22.36831
11 -731.4681 33.10032 15.31408 18.89113 28.22923 22.68338
12 -662.0422 54.38356* 11.96554 18.33404* 28.50838 22.46589
月度数据就试了下到12期的,实际上一直到18期根据AIC和最大似然比应该选择18期的,这时候该怎么确立最好的滞后阶数。
2.模型稳定性检验
一直到11期都稳定,12期的VAR不稳定了。还是用12期的么?
3.协整检验
如果模型稳定,我只做预测是否还有必要做协整?
这是12期方程的JJ检验:
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.349332 149.6545 95.75366 0.0000
At most 1 * 0.257847 98.08369 69.81889 0.0001
At most 2 * 0.193867 62.29972 47.85613 0.0013
At most 3 * 0.146630 36.43892 29.79707 0.0074
At most 4 * 0.092797 17.41148 15.49471 0.0254
At most 5 * 0.046587 5.724804 3.841466 0.0167
下面该参照什么选择协整方程,这时候VAR不稳定的,是不是要做VECM?
4.外生性检验
VAR中的格兰杰检验结果
Dependent variable: Y
Excluded Chi-sq df Prob.
X1 6.821640 12 0.8692
X2 13.96220 12 0.3031
X3 16.75401 12 0.1591
X4 21.85490 12 0.0392
X5 23.26461 12 0.0256
All 90.46836 60 0.0067
这样子方程还能做预测么?
本人刚开始学习,可能问题有很多显得很幼稚,希望能有高手耐心解答,谢谢。
小本科一名,老师不讲VAR,也没什么机会向老师请教。。。。谢谢大家