VAR模型基本步骤

实际上，即使是变量中有非平稳序列也不鼓励直接差分再估计。差分会导致信息损失， 而且很可能引入错误的specification从而改变模型的inference. 现在比较鼓励的是不管有没有unitroot，都应该直接用原序列进行估计（当然一些预处理是必要的，季节调整，natural log等等）。对于传统frequentist估计方法, unitroot 的存在并不影响估计的consistency，影响的只是efficiency。所以如果要做协整来修正估计误差。但是如果用bayesian估计，那完全可以忽略unitroot的影响。 因为bayesian并不依赖大样本的asymptotics来推断参数的分布。所以简单的说，就是能不差分就不差分。

念桥 发表于 2017-6-14 00:28
感谢楼主，那不需要做协整和VEC吗？

做协整和VEC是另外一个思路。当数据序列都平稳时，且是为了考察变量之间相互冲击的影响关系，使用VAR。如果数据出现不平稳，或者无法统一到平稳的程度，为了考察变量之间的因果关系，才考虑使用VEC。思路不同，不是递进关系，是并列。

VAR变量之间相互内生不是必要条件吗？为什么还需要进行因果检验？没必要啊。再者，VAR考察的相互冲击的影响，是互为因果，不能单纯用因果检验进行啊。

谢谢楼主

楼主，您好，stata怎么做VAR模型？需要什么命令

清晰易懂！万谢楼主！

Lxuxu 发表于 2017-4-4 16:36
想请问一下楼主，滞后阶数该怎么确定呢~谢谢！

varsoc y x1 x2 x3 确定0-4阶最优阶数

感谢楼主，对我有帮助。

sunou12345 发表于 2014-9-11 21:27
运行VAR，首先要确定一个合适的滞后阶数，模型运算后，需进行AR单位根检验，所有单位根都位于单位圆内时，才 ...

十分感谢，这样就很清楚了。

sunou12345 发表于 2014-9-11 21:27
运行VAR，首先要确定一个合适的滞后阶数，模型运算后，需进行AR单位根检验，所有单位根都位于单位圆内时，才 ...

讲解很详细。