如何排除使VAR建模中AR根检验不通过的变量？

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目前正在写论文。想要进行VAR建模。
一共八组时序列数据。

两组水平平稳，六组一阶平稳。协整性检验也显示具有3个协整性。筛选了最优滞后阶数。

但是使用原数据进行VAR建模时AR根检验一直通不过。

VEC模型暂时不考虑。

那么现在有什么方法可以找到影响AR根检验的那组变量呢？

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将平稳和非平稳数据混在一起做意义在哪里？

crystal8832 发表于 2018-10-16 13:00
将平稳和非平稳数据混在一起做意义在哪里？

这么说如果要使用VAR模型，在现在这个前提下就必须全部使用差分后（全部平稳）的数据进行建模了对吧？

zykkmt 发表于 2018-10-16 13:08
这么说如果要使用VAR模型，在现在这个前提下就必须全部使用差分后（全部平稳）的数据进行建模了对吧？

嗯，要么都非平稳且协整要么都平稳。

crystal8832 发表于 2018-10-16 19:00
嗯，要么都非平稳且协整要么都平稳。

谢谢你的解答！

还想再问一下，就是今天在论坛里搜了很久，看到有种说法是高铁梅的书里有提到“如果不平稳，即不同阶单整，此时对原序列做协整，若存在协整关系，则可做VAR”的说法。

我现在对原序列用了Johansen协整检验之后（如下）。好像是说明原数据间存在协整关系。
那么此时使用原数据进行VAR建模也是可以的了么？


Sample (adjusted): 2008M09 2017M04                                       
Included observations: 104 after adjustments                                       
Trend assumption: Linear deterministic trend                                       
Series: ER FFR LOGCPIA LOGHS LOGM1 LOGPTI LOGRPP                                        
Lags interval (in first differences): 1 to 4                                       
                                       
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)                                       
                                       
Hypothesized                Trace        0.05               
No. of CE(s)        Eigenvalue        Statistic        Critical Value        Prob.**       
                                       
None *         0.620332         231.3369         125.6154         0.0000       
At most 1 *         0.370699         130.6172         95.75366         0.0000       
At most 2 *         0.292149         82.45012         69.81889         0.0035       
At most 3         0.194421         46.51582         47.85613         0.0664       
At most 4         0.116250         24.03168         29.79707         0.1991       
At most 5         0.068070         11.17929         15.49471         0.2007       
At most 6 *         0.036320         3.847564         3.841466         0.0498       
                                       
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level                                       
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level                                       
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values                                       
                                       
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)                                       
                                       
Hypothesized                Max-Eigen        0.05               
No. of CE(s)        Eigenvalue        Statistic        Critical Value        Prob.**       
                                       
None *         0.620332         100.7197         46.23142         0.0000       
At most 1 *         0.370699         48.16709         40.07757         0.0050       
At most 2 *         0.292149         35.93430         33.87687         0.0280       
At most 3         0.194421         22.48414         27.58434         0.1966       
At most 4         0.116250         12.85239         21.13162         0.4659       
At most 5         0.068070         7.331728         14.26460         0.4507       
At most 6 *         0.036320         3.847564         3.841466         0.0498       
                                       
Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level                                       
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level                                       
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values                                       

协整是针对变量均为非平稳时间序列而言，你的数据中本身就有平稳数据，是不符合存在协整关系的必要条件的，即使你做出来检验发现存在协整关系也是错误的。

crystal8832 发表于 2018-10-16 19:12
协整是针对变量均为非平稳时间序列而言，你的数据中本身就有平稳数据，是不符合存在协整关系的必要条件的， ...

原来如此。
这下我明白了。

十分感谢！

我们老师提供了一个思路：平稳序列也是一阶单整的，一阶单整的序列也是二阶单整的