VAR模型建模的有些步骤不确定

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如果格兰杰因果检验没有拒绝原假设，后面再做脉冲响应和方差分解有意义吗？
Pairwise Granger Causality Tests                       
Date: 04/08/19   Time: 08:07                       
Sample: 1 255                       
Lags: 2                       
                       
Null Hypothesis:        Obs        F-Statistic        Prob.
                       
DLNSHCI_CLOSE does not Granger Cause DCNY_USD         252         2.13274        0.1207
DCNY_USD does not Granger Cause DLNSHCI_CLOSE                 1.67277        0.1898
                       
DLNSP500_CLOSE does not Granger Cause DCNY_USD         252         0.53046        0.5890
DCNY_USD does not Granger Cause DLNSP500_CLOSE                 1.15497        0.3168
                       
DLNSP500_CLOSE does not Granger Cause DLNSHCI_CLOSE         252         0.67017        0.5125
DLNSHCI_CLOSE does not Granger Cause DLNSP500_CLOSE                 2.01525        0.1355
                       

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关键词：脉冲响应和方差分解 格兰杰因果检验 格兰杰因果检 格兰杰因果 方差分解

格兰杰不拒绝跟你的滞后期和变量关系很大，后面可以做脉冲响应，不过可能不显著

dickensevil 发表于 2019-4-8 23:23
格兰杰不拒绝跟你的滞后期和变量关系很大，后面可以做脉冲响应，不过可能不显著

也就是是做了格兰杰因果检验发现结果并不理想，但是从模型构建上脉冲响应和方差分解还可以继续操作，只不过现在基本知道了结论，后面的分析可能很别扭。所以，遇到这种情况，要么重新选择数据，要么换个模型试试。短期的关系要用到误差修正模型吗？

2630102077 发表于 2019-4-9 10:27
也就是是做了格兰杰因果检验发现结果并不理想，但是从模型构建上脉冲响应和方差分解还可以继续操作，只不 ...

误差修正跟格兰杰没关系。你还是能继续做脉冲，格兰杰稳健性比较差，可能跟你的操作有关。

dickensevil 发表于 2019-4-10 18:00
误差修正跟格兰杰没关系。你还是能继续做脉冲，格兰杰稳健性比较差，可能跟你的操作有关。

好的，我把这组数据放弃掉，去找找合适的数据，谢谢了

dickensevil 发表于 2019-4-10 18:00
误差修正跟格兰杰没关系。你还是能继续做脉冲，格兰杰稳健性比较差，可能跟你的操作有关。

好的，我把这组数据放弃掉，去找找合适的数据，谢谢了