关于VAR之后的Residual test

建立VAR之后，想对residual进行autocorrelation test.使用views->residual test ->autocorrelation LM test.得到结果如下

请问如何解读这个？多大的Prob才能接受H0？

数据见2，3楼。2楼lag1的时候0.757，是否可以接受原假设？

楼主您好：
解析如下：
所有P值均大于0.05，说明落在接受域，即模型的随机误差项是一个白噪声过程，已无自相关。
即残差序列通过检验。
一般来说，当P值小于0.05，就拒绝。

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8：56
如果您要做协整，那么你可以先做一下VAR模型的平稳性检验。不过，VAR模型是非平稳系统依然可以做协整。
当然也可以按我们普通的做协整的步骤，直接对两个序列做单位根检验：两个序列，如果都是平稳的，或者是同阶单整的就可以做协整检验。

VAR Residual Serial Correlation LM Tests               
H0: no serial correlation at lag order h               
Date: 09/02/10   Time: 08:32               
Sample: 1 251               
Included observations: 240               
               
Lags        LM-Stat        Prob
               
1         5.828320         0.7570
2         8.768385         0.4589
3         13.92960         0.1249
4         7.105931         0.6261
5         13.77739         0.1305
               
Probs from chi-square with 9 df.

VAR Residual Serial Correlation LM Tests        2       
H0: no serial correlation at lag order h               
Date: 09/02/10   Time: 08:34               
Sample: 1 251               
Included observations: 240               
               
Lags        LM-Stat        Prob
               
1         13.14369         0.1562
2         12.24024         0.2001
3         10.72975         0.2947
4         7.922225         0.5420
5         14.56225         0.1037
               
Probs from chi-square with 9 df.

VAR Residual Serial Correlation LM Tests               
H0: no serial correlation at lag order h               
Date: 09/02/10   Time: 08:37               
Sample: 1 251               
Included observations: 239               
               
Lags        LM-Stat        Prob
               
1         20.90430         0.0131
2         13.84411         0.1280
3         10.83379         0.2873
4         5.829057         0.7569
5         14.11466         0.1183
6         11.11367         0.2680
7         4.787361         0.8524
8         2.347736         0.9847
9         9.925162         0.3566
10         10.84889         0.2862
               
Probs from chi-square with 9 df.               


在lag8的时候，看到0.9847。是否认为VAR在Lag 8的时候，residual可以认为 nonstartionary, 继而可以继续测试co-intergration?

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一般的假设检验p值是0.5，但是自相关的检验因为原假设是非自相关的，所以有人认为应该用p值为0.1来做判断。

玄霄 发表于 2010-9-2 08:33
楼主您好：
解析如下：
所有P值均大于0.05，说明落在接受域，即模型的随机误差项是一个白噪声过程，已无自 ...

您好。我想请问一下您。建立VAR模型，残差为白噪声以后，残差还可能出现ARCH效应吗？

因为我之前建议了一个ARMA模型，发现残差是白噪声了，但是一进行残差的ARCH检验，居然证明有ARCH效应。（p值为0。000），请问一下这是为什么啊？
感谢感谢