用var 模型做了泰铢汇率预测 结果与arima 模型相比不是很好，这是为什么

如题， 原以为多变量模型预测会比单变量模型好，可是结果却不是，是数据问题吗？var用了usd/thb 的汇率，同业拆借利率以及m2 这三组数据。求大神解答

格兰杰原因只是统计数据上的含义 并不能直接说明两者一定成立因果关系……（只针对该样本）
ARIMA一般是单序列的 如果本身其他变量对他的影响不大 那也有可能ARMA模型会更好。一般做VAR都会考虑后续的脉冲过程的。

格兰杰因果结果表明：
汇率变动和广义货币增长量都是利率的格兰杰原因，说明汇率的变动和广义货币的增长都有助于解释泰国利率水平的变化。
同时结果显示利率与广义货币增长量不是汇率变动的格兰杰原因，说明利率与广义货币对于汇率预测并没有显著意义。