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我想用VAR模型根据期货价格和现货价格的密切关系去预测期货价格，两者都是时间序列数据。我有几个问题请高手帮忙解答：
1、因为VAR模型建模需要时间序列数据平稳，我通过ADF检验后，发现我所收集的期货价格和现货价格数据都是不平稳的，
     能不能先把它们差分后变为平稳时间序列去建模预测，最后再把预测结果反向差分？
2、滞后期p的选择通过下图1，我选择了4。
     不知道图1的操作是否合适？
3、系数估计结果如图2   
      图2的系数估计是否可以用来预测？谢谢

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关键词：时间序列数据 VAR模型 ADF检验 时间序列 期货价格 高手 帮忙

很遗憾，我也不懂，帮不上忙哦。

谢谢二楼的回复

1、建立VAR模型的前提是数据是平稳的，所以LZ还是先差分再建模。至于LZ说的预测结果反向差分，在下不明白是什么意思。差分之后可以体现样本变化量之间的关系，也可以说明问题的吧~~
2、滞后阶数的选取是合适的。Eviews提供了6种选取滞后阶数的方法，一般来说，选带*最多的那一阶为最优滞后阶数。
3、第一个方程的R平方值和F统计量都较小，结果不如第二个方程好。不过对VAR模型来说，应该检验模型的平稳性。具体步骤如下：在得到VAR估计结果后（就是图2），点击VIEW，然后点Lag Structure， 你可以选择AR Roots Graph，如果图形显示所有单位根模的倒数均小于1，即所有的点都位于单位圆内，这说明所建立的VAR模型是平稳的，那么你就可以进行预测了。
希望上述建议对你有所帮助~~

您好：
首先感谢您的回复，针对第一个问题，我的意思是：因为我所收集的期货价格和现货价格时间序列是不平稳的，这个时候我想把它们差分后变成平稳时间序列，用差分后的时间序列建立VAR模型，并进行预测。
因为此时得到的预测结果是针对差分后的时间序列进行的，所以我想这个时候进行反向差分，把预测结果还原成想要的期货价格预测值。有点类似于ARIMA模型中对非平稳时间序列的预测，不知道这样行不行？真心希望能跟您进一步探讨。
4# 刘璐

4楼回复很到位哇