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求计量大神帮我看一眼呐~~~VAR模型中单位根没有全部落在单位圆里，有两个点在外面，值是1.00XX，这样的VAR模型能用吗？？貌似方差分析一直不会稳定在某一个值，而且有缓慢增大的趋势：

1	2.396046	100.0000	0.000000
2	2.623575	99.90276	0.097240
3	2.689674	99.31681	0.683189
4	2.711208	99.20120	0.798799
5	3.528619	99.15077	0.849227
6	3.742945	99.17382	0.826182
7	3.797262	99.15861	0.841389
8	3.811981	99.09888	0.901120
9	4.429096	99.08467	0.915331
10	4.619076	99.02883	0.971169
11	4.664245	99.03572	0.964280
12	4.673570	99.00725	0.992754
13	5.192641	99.02348	0.976516
14	5.366673	98.96740	1.032596
15	5.406021	98.97318	1.026819
16	5.412158	98.95514	1.044858
17	5.869277	98.98045	1.019547
18	6.033322	98.93561	1.064392
19	6.068687	98.93996	1.060042
20	6.072740	98.92639	1.073612
21	6.486071	98.95271	1.047292
22	6.643801	98.91711	1.082894
23	6.676186	98.92060	1.079399
24	6.678787	98.90971	1.090287
25	7.058934	98.93464	1.065359
26	7.212701	98.90563	1.094368
27	7.242708	98.90854	1.091459
28	7.244289	98.89958	1.100417
29	7.598036	98.92261	1.077387
30	7.749430	98.89839	1.101606
31	7.777452	98.90083	1.099171
32	7.778340	98.89337	1.106635
33	8.110325	98.91453	1.085468
34	8.260476	98.89395	1.106053
35	8.286782	98.89597	1.104028
36	8.287240	98.88971	1.110292
37	8.600792	98.90917	1.090831
38	8.750540	98.89145	1.108551
39	8.775323	98.89311	1.106891
40	8.775574	98.88784	1.112164
41	9.073168	98.90576	1.094238
42	9.223162	98.89037	1.109629
43	9.246562	98.89170	1.108300
44	9.246798	98.88727	1.112733
45	9.530330	98.90381	1.096186
46	9.681085	98.89036	1.109641
47	9.703209	98.89139	1.108615
48	9.703601	98.88768	1.112324
49	9.974554	98.90298	1.097017
50	10.12649	98.89117	1.108832

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关键词：VAR模型 AR模型 方差分析 VaR 单位圆 而且 模型

这是另一个类似的：

Variance Decomposition of DQHDD:                       
Period        S.E.        DQHDD        DGDP3               
1         10.17005         100.0000         0.000000
2         10.43299         98.73535         1.264647
3         10.47488         98.37784         1.622160
4         10.47870         98.31907         1.680935
5         10.47888         98.31645         1.683546
6         10.48257         98.25506         1.744936
7         10.48296         98.25443         1.745570
8         10.48325         98.25415         1.745854
9         10.48456         98.23255         1.767455
10         10.48657         98.19485         1.805151
11         10.48662         98.19473         1.805266
12         10.48676         98.19474         1.805257
13         10.48833         98.16929         1.830710
14         10.49026         98.13336         1.866639
15         10.49031         98.13307         1.866929
16         10.49044         98.13300         1.867001
17         10.49204         98.10741         1.892595
18         10.49400         98.07069         1.929313
19         10.49406         98.07031         1.929687
20         10.49419         98.07018         1.929815
21         10.49578         98.04488         1.955123
22         10.49781         98.00707         1.992926
23         10.49788         98.00662         1.993379
24         10.49800         98.00643         1.993567
25         10.49959         97.98148         2.018523
26         10.50168         97.94254         2.057456
27         10.50175         97.94200         2.057997
28         10.50188         97.94175         2.058252
29         10.50346         97.91717         2.082832
30         10.50561         97.87709         2.122913
31         10.50569         97.87645         2.123553
32         10.50582         97.87612         2.123882
33         10.50738         97.85193         2.148068
34         10.50960         97.81069         2.189310
35         10.50969         97.80994         2.190060
36         10.50982         97.80953         2.190472
37         10.51137         97.78576         2.214245
38         10.51365         97.74334         2.256659
39         10.51375         97.74247         2.257532
40         10.51388         97.74196         2.258036
41         10.51542         97.71862         2.281377
42         10.51777         97.67503         2.324975
43         10.51788         97.67401         2.325985
44         10.51802         97.67341         2.326587
45         10.51954         97.65052         2.349480
46         10.52196         97.60573         2.394270
47         10.52208         97.60457         2.395433
48         10.52221         97.60386         2.396141
49         10.52373         97.58143         2.418568
50         10.52621         97.53544         2.464560

木有人吗？？在线等啊！！！

。。。。。。。。哪位大神在？？帮小弟一把吧~~~~~

。。。。。。

单位根大于1不能做脉冲响应和方差分解。不平稳的序列差分一次

雪舞九霄 发表于 2014-3-27 22:51
单位根大于1不能做脉冲响应和方差分解。不平稳的序列差分一次

序列是平稳的，结果VAR模型不稳定，这该怎么办？

從您的圖形顯示，您的某兩筆序列非平穩序列，就像樓上說的，您應該將這兩筆序列做差分後，再跑一次VAR。另，如果您確定您的序列都是平穩的，那麼，我會建議您進行結構轉變點檢驗，可能在某時點後，變數間的關係產生了變化，您可能要分成數段進行VAR。
還有您說，預期變異分解某變數的解釋力不斷增大。我會建議您加長時序進行預期變異分解的分析，然後，太小的增加並無意義，不需要在意！
其實依您的結果來看，我建議先拉長時序做預期變異分解，如果結果真如您所言，再做結構轉變檢驗。

zhu334334334 发表于 2014-4-1 12:11
從您的圖形顯示，您的某兩筆序列非平穩序列，就像樓上說的，您應該將這兩筆序列做差分後，再跑一次VAR。另， ...

谢谢~我在网上看到一种说法，可以调整滞后阶数~按照信息准则得到的滞后阶数是4，得到的结果就是我上面贴出来的~把滞后阶数调整到2，上面的问题就没有了，请问这样做合适吗？