遇到这样的VaR模型估计怎么办？所有的数据都很别扭，到底通过没有？

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RS RFI
  
RS(-1) -0.383795 -0.118336
  (0.52723)  (0.55008)
[-0.72794] [-0.21512]
  
RS(-2)  0.397956  0.416006
  (0.46970)  (0.49005)
[ 0.84726] [ 0.84890]
  
RFI(-1)  0.327672 -0.045242
  (0.50638)  (0.52832)
[ 0.64709] [-0.08563]
  
RFI(-2) -0.528280 -0.543835
  (0.45916)  (0.47906)
[-1.15054] [-1.13522]
  
C -0.004129 -0.004760
  (0.00244)  (0.00254)
[-1.69266] [-1.87045]
  
R-squared  0.090357  0.077543
Adj. R-squared  0.022976  0.009212
Sum sq. resids  0.017160  0.018680
S.E. equation  0.017826  0.018599
F-statistic  1.340979  1.134822
Log likelihood  156.4921  153.9891
Akaike AIC -5.135325 -5.050477
Schwarz SC -4.959262 -4.874415
Mean dependent -0.003273 -0.003502
S.D. dependent  0.018035  0.018685
  
Determinant resid covariance (dof adj.)   7.24E-09
Determinant resid covariance   6.07E-09
Log likelihood   390.7135
Akaike information criterion  -12.90554
Schwarz criterion  -12.55342
那位哥们能解释下？这个到底算通过没？如果没通过怎么办？
F值那么小，看起来很危险，
R-square更加小，只有0.09。
而前面的几个解释变量的t值都这么小，连通过90%的置信区间都难。

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关键词：VAR模型 模型估计 AR模型 VaR 怎么办 数据 VaR 模型

VAR模型系数不需要通过非0检验，另外平稳时间序列建模R方本来就很小。这个模型主要看你的脉冲响应函数是否收敛，如果收敛就可以用来解释。

收到，谢谢啊，呵呵

R平方太小了，模型没有意义