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var模型granger因果检验
时间序列计量经济学
模型
:
格兰杰因果
关系
检验
答:
格兰杰检验
涉及选择滞后阶数,这可能影响结果,一般通过
VAR模型
和AIC或SC值来确定。检验结果会揭示单向或双向
因果
关系,例如,X影响Y或Y影响X,或者两者互为因果。然而,这些因果关系仅在统计意义上成立,不能作为确定因果关系的唯一依据。在具体应用中,如通过VAR模型分析公司产品销售额与投资额的因果关系,...
Eviews中
VAR模型
的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
答:
在Eviews中,
VAR模型
的处理涉及多个步骤。首先,打开数据文件,选择需要的变量后,右键选择"var"进行操作。接着,通过"VAR对象"的工具栏,选择"View"->"Lag Structure",查看AR根的表和图,确认模型稳定性,所有根模倒数小于1,确保模型在单位圆内。VAR模型的因果关系可通过
Granger因果检验
来测试。假设...
【小菲stata】
VAR模型
stata建模详细步骤
答:
VAR模型
构建通过确定最优滞后阶数(在此示例中选择2阶),我们开始构建VAR模型。这个过程包括运行命令如dfuller、vecrank、varsoc和var,确保模型的稳健性。后续,varstable用于检查模型的稳定性,而
granger因果检验
则揭示变量间的时间序列因果关系,需要结合理论判断进行解释。命令演示:dfuller:单位根检验vecrank...
var模型
主要是分析什么
答:
VAR
,也即Vector autoregression model,中文名字叫做向量自回归
模型
。简单来说,就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提∶①能进行回归,自然要求数据平稳,否则会发生伪回归;②回归在向量之间发生,向量之间自然需要存在一定的关系(统计意义上的因果关系),那么就要求通过
格兰杰因果检验
。
VAR模型
的完整步骤是什么?
答:
VAR模型
的具体步骤:先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶;根据AIC SBC等准则选择
Var模型
的滞后阶数;看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析。若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系。
granger因果检验
,看俩俩变量有没有相关关系,并不能证明有因果关系...
做
granger因果检验
时,怎样能看到它的AIC值从而确定最优滞后阶数_百度知 ...
答:
首先
格兰杰检验
的本质其实就是
VAR模型
,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaikeinfocriterion这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的。最后确定滞后阶数就是...
格兰杰因果
关系
检验
不显著怎么办
答:
要做较为稳健的
格兰杰因果检验
。1、首先,确认y和x是否平稳;其次,通过单位根检验后,一般常将(x,y)构成一个二元VAR系统,在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。2、其次依信息准则确认滞后阶数,可以估计VAR,估计VAR之后需采用
var
lmar、varstable、varnorm等命令
检验VAR
残差和系统是否稳定。3、最后...
关于VAR模型
的问题——VAR模型中
因果检验
显示x和y无关,但是根据现有理 ...
答:
是可以的。因为
VAR因果检验
出来的只是
Granger因果
,是统计上的相关因果,而由于人们对于事物的认知能力的限制,在建模过程中可能存在忽略变量等问题,致使本来存在因果关系或者相关关系的事物之间的相关性没有得到显性观测,故而检验不到。换句话说,Granger因果并不能说明太多问题。关于变量间的相关关系,更多...
VAR模型
有什么特点?
答:
当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用
格兰杰因果检验
,但要做
格兰杰检验
的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。
VAR
方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造
模型
,从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger(1987a)指出...
单位根检验、协整、
格兰杰因果检验
有什么关系?
答:
若所有检验序列均服从同阶单整,可构造
VAR模型
,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或进行
Granger因果检验
,检验变量之间“谁引起谁变化”,即三者之间的关系为因果关系。资料拓展:一、平稳性问题 1、单位根检验是序列...
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