关于VAR自回归和格兰杰因果检验的问题

本人使用的数据原序列不平稳，一阶差分后平稳，并使用原始数据进行了VAR滞后期的确定和AR图的，发现VAR模型是稳定的，但格兰杰因果检验并未通过检验，有以下疑问：
1：是不是我所用的数据不对，应该用一阶差分后的数据做VAR
2：看到有些文章并没有做格兰杰因果检验，这样也行吗？
3：这里的格兰杰因果检验到底怎么办好。
4：协整分析该用原序列还是一阶差分序列

1：构建VAR模型的前提条件是时间序列数据是平稳的，一阶差分后数据平稳，因此应使用一阶差分数据做VAR模型。
2：是否做格兰杰因果检验，应根据你研究的实际情况进行，有些文章没有做，也许是因为他们不需要分析两个变量间的因果关系。但本人觉得把格兰杰因果检验也做了吧，这样可以使文章内容更丰富。
3：格兰杰因果检验不通过，说明他们两者之间没有格兰杰因果关系。但这并不会对你的文章造成大的影响。因为，如果两个变量即便不存在因果关系，但回归后系数显著的话，说明两个变量之间有一个共同的因素在影响着他们朝着相同或相反的方向变动。这时，你可以在结论作出说明，或者进一步分析，从而找出这一个影响着两者变动的共同因素，文章也会更出彩。
4：与VAR模型一样，协整分析要求时间序列平稳。从你的情况看，应使用一阶差分序列。

gjpig55 发表于 2014-5-27 17:16
1：构建VAR模型的前提条件是时间序列数据是平稳的，一阶差分后数据平稳，因此应使用一阶差分数据做VAR模型。 ...

你好，我使用了一阶差分数据，发现VAR模型的最佳滞后期为0，这个代表什么意思。

ket60 发表于 2014-5-27 17:39
你好，我使用了一阶差分数据，发现VAR模型的最佳滞后期为0，这个代表什么意思。

一般很少最佳滞后期为0，你最好把检验最佳滞后期时的滞后期数增加，看看结果如何。

如果不行，建议你按以下步骤做一遍：
1、对变量数据取对数，再做差分（根据经验，原时间序列数据不平稳，取对数后也不会平稳；原时间序列数据一阶差分后平稳，原时间序列数据取对数后再一阶差分，也是平稳的。当然你在写文章时要重新检验取对数后的数据平稳性），然后再构建VAR模型，确定滞后阶数。
2、你应该是用AIC和SC法则确定滞后阶数的吧？如果取对数后，滞后阶数依然是0，可以用似然比检验来做，再综合选最好的。
3、如果滞后阶数依然为0，说明数据没有动态特征，不符合VAR模型建模的初衷，就相当于一般的线性模型了。

ket60 发表于 2014-5-27 17:39
你好，我使用了一阶差分数据，发现VAR模型的最佳滞后期为0，这个代表什么意思。

你可以截图发你的结果出来看看