var模型不稳定怎么办（var模型变形）
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VAR模型平稳性及协整如何检验?
协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，做此检验的目的是防止伪回归。建议jj检验，但需要选择最优的滞后期（与VAR最优滞后期一致）。如果你做的三个变量有协整关系的话，可以建立VAR模型，以及误差修正模型，这样就可以用来进行预测。
协整检验旨在判断具有相似长期趋势的两个或多个序列之间是否存在长期均衡关系，这一检验可以防止伪回归现象的发生。推荐使用JJ检验，同时需确保所选滞后期数与构建VAR模型时的一致。若三个变量间存在协整关系，可以建立VAR模型和误差修正模型，从而实现预测功能。
在进行经济时间序列分析时，首先需要进行单位根检验，以确定各个序列是否为同阶单整序列。这是因为协整检验的前提是各个序列至少是同阶单整的，若序列之间存在协整关系，则可以建立回归模型，通常采用EG两步法，即对残差序列进行平稳性检验。
VAR模型平稳性及协整检验???怎么办
1、原数据即使不平稳，也可以构建VAR模型。不过，使用未经处理的数据时，差分操作可以去除变量间的长期经济信息，此时模型主要用于分析短期因果关系。协整检验旨在判断具有相似长期趋势的两个或多个序列之间是否存在长期均衡关系，这一检验可以防止伪回归现象的发生。
2、原数据不平稳是可以建立VAR模型的。我认为建立VAR模型用源数据，由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，做此检验的目的是防止伪回归。
3、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AICSBC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。
var模型不平稳怎么办
原数据即使不平稳，也可以构建VAR模型。不过，使用未经处理的数据时，差分操作可以去除变量间的长期经济信息，此时模型主要用于分析短期因果关系。协整检验旨在判断具有相似长期趋势的两个或多个序列之间是否存在长期均衡关系，这一检验可以防止伪回归现象的发生。
原则与处理尽管VAR模型通常要求原始序列平稳，但在金融时间序列中，非平稳性很常见。对不平稳序列，需通过对数化、差分等手段使其平稳，否则可能导致伪回归。部分观点认为非平稳序列也可建模，但需谨慎处理，协整检验在此时尤为重要。
关于不平稳时间序列的分析，如果序列是同阶平稳的，可以进行协整检验。如果协整检验通过，可以直接建立误差修正模型(VEC)；若检验未通过，则需对序列进行差分，使序列变为I(0)状态，之后再建立VAR模型。VEC是基于协整约束的VAR模型，用于短期动态调整分析，能够检验经济理论并揭示短期动态规律。
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AICSBC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。
原数据不平稳是可以建立VAR模型的。我认为建立VAR模型用源数据，由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，做此检验的目的是防止伪回归。
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