向量误差修正模型 滞后阶数 自相关函数 Granger

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本姑娘乃初学者，由于毕业论文需要用这些模型，自学又不得要领，遇到很多问题自己总也想不通，希望得到各位大侠的指点。
多谢！！！

1：误差修正模型和向量误差修正模型，向量指的是什么？二者有什么差别？这个问题是最基本但是一直想象不出来的问题。
2：确定滞后阶数时，AIC和SC并不同时取最小值，如何在EVIEWS中进行LR 检验？结果怎么判别？
3：自相关函数序列呈现正弦波形状时，就可以断定该阶数就是要确定的滞后阶数么？或者这个形状如何才是有效的？
4：有些地方看到基于VAR(3)的Granger关系，有的时候我又感觉先有了因果关系检验才有VAR?在应用的过程中，他们究竟是关系？
5：ADF检验里有1%、5%、10%的t值，只要比所有的都小就平稳了，但1%、5%、10%的t值的相对大小不是一定的么？也就说其实要一个最小的就够了，为什么要这么多？这个问题希望能得到详细回答。

附;我的论文需要对面板数据分析，想得到的结果包括因果关系，然后脉冲响应，和方差分解

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关键词：向量误差修正模型 Granger 误差修正模型 Grange 自相关函数 Granger 自相关函数 滞后阶数 向量误差修正模型

为什么没有人来回复我呀

呵呵 被你的标题吸引进来的
因为你确实太不懂了 别人都不知道怎么回答你 抱歉 不是有意打击你 估计每个人都有个过程吧
你还是好好先找本计量经济学的基础教程来看看吧 如果基础够好 也很快  李子奈老师的那本教材就很好 还有潘老师编的对应的习题集 里面有很多eviews操作的

你姑娘确实不太懂，倒不是自谦。

搞得我满怀希望的进来学习，呵呵。

怎么这样打击人呢，我觉得人家的问题很好啊

我就觉得这位姑娘问的挺好的，来个大侠解释下啊

1：误差修正模型和向量误差修正模型，向量指的是什么？
    简单来说，AR模型对应ECM ，VAR模型对应VECM
2：确定滞后阶数时，AIC和SC并不同时取最小值，如何在EVIEWS中进行LR 检验？结果怎么判别？
    信息准则有很多个，选一个有星星最多的，然后选最简单的。
    LR 检验在eviews一按就出来了，你还是去看一下LR检验是干什么的吧，知道了他的原假设，你就知道怎么判断了
3：自相关函数序列呈现正弦波形状时，就可以断定该阶数就是要确定的滞后阶数么？或者这个形状如何才是有效的？
你问得是什么？你还是先去了解一下ACF ，一般ACF可以帮助我们了解这个函数，但是不能根据它准确判断最佳滞后阶。ACF没有有效没效之分。
4：有些地方看到基于VAR(3)的Granger关系，有的时候我又感觉先有了因果关系检验才有VAR?在应用的过程中，他们究竟是关系？
其实，个人理解格兰杰因果检验跟F检验类似。
5：ADF检验里有1%、5%、10%的t值，只要比所有的都小就平稳了，但1%、5%、10%的t值的相对大小不是一定的么？也就说其实要一个最小的就够了，为什么要这么多？这个问题希望能得到详细回答。
这个要看你自己选怎样的置信水平，软件只是给了你参考的数值。还有ADF检验不同于以往的T检验，所以需要特殊的表来对照。
既然是写论文的，我建议你还是花时间了解一下金融计量学吧