国内论文使用VAR模型给GDP等宏观变量建模都面临自由度不足问题

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      看了好多CSSCI论文用VAR模型来给GDP，财政投入，金融规模，固定资产投入等宏观数据建模，变量为四到五个，如以5个变量为例，滞后2阶，那么未知参数消耗的自由度为 5＋5*5*2＝55 ，国内期刊论文所列样本一般为1980－2015年这个区间，容量也就35，比自由度还小，根本无法采用VAR，即便滞后1阶，消耗自由度为30，也无法采用，何况用VAR模型定阶时还要考虑到高阶的计算，本身样本容量无法有效定阶，换句话说，当前宏观数据建模，自变量超过3个，都无法采用VAR，尽管国内许多CSSCI高级别期刊照用不误，也能从软件给出的结果，装模做样地分析，但根据VAR模型成立条件，根本不可行。这个问题实在令人困惑，不知诸位学友如何看？会不会本人对VAR模型的自由度、样本容量问题理解有误？还请方家指正，谢谢！

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关键词：VAR模型 宏观变量 AR模型 自由度 GDP 自由度 自变量 论文 模型 规模

你说的问题的确是存在的，我也不明白为什么软件还能估计得出来，请高人指点！

请问楼主找到答案了吗

它的各期变量不是只用一次，比如在估计某一期的一阶滞后系数时用的是原期的一阶滞后样本。