向量自回歸VAR模型可以有幾個變量？VaR與多元線性回歸的本質(zhì)區(qū)別在于在確定變量之間的關(guān)系時是否嚴格確定了外生變量和內(nèi)生變量。也就是說，方程關(guān)系的表達，多元回歸分析只是單向回歸的簡單推廣，屬于單方程分

向量自回歸VAR模型可以有幾個變量？

VaR與多元線性回歸的本質(zhì)區(qū)別在于在確定變量之間的關(guān)系時是否嚴格確定了外生變量和內(nèi)生變量。也就是說，方程關(guān)系的表達，多元回歸分析只是單向回歸的簡單推廣，屬于單方程分析，而VaR屬于多方程分析。在多元線性回歸分析中，方程左側(cè)為嚴格的因變量，方程右側(cè)的多元變量也嚴格定義為自變量，自變量之間不存在自相關(guān)和線性關(guān)系。如果是這樣的話，回歸方程的效果會嚴重降低或結(jié)論不正確。在VAR模型中，每個變量可以定義為相互影響。它是一個系統(tǒng)，不嚴格區(qū)分自變量和因變量。將系統(tǒng)中的每個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多個時間序列變量組成的向量自回歸模型。它涉及多個變量，是分析和預(yù)測相關(guān)經(jīng)濟指標最簡單的模型之一。最典型的例子是消費、投資、出口和GDP。在這些方程中，每個變量之間都會有一定的關(guān)系，而VAR模型只能用于分析。也正是由于系統(tǒng)中各種變量的相互作用，所以可以在VaR中進行脈沖分析和方差分解，通過Eviews可以非常方便的具體實現(xiàn)。應(yīng)該說，在多變量分析中，除非你很清楚哪個是自變量，哪個是因變量，并且關(guān)系是線性的，否則你可以使用多元回歸分析。一般建議采用VAR模型。

tvp-var模型對變量有要求嗎？

VAR模型中有幾個內(nèi)生變量，所以有幾個方程。方程也可以包含外生變量。哪些是內(nèi)生的，哪些是外生的，這取決于你的研究目的。你不能選擇所有這些變量，比如貨幣供應(yīng)量m2、利率Shibor、匯率、物價指數(shù)CPI和GDP，因為存在完全共線的可能性。你應(yīng)該放棄其中的一個或兩個

A:[1。當原始數(shù)據(jù)不穩(wěn)定時，可以建立VAR模型。

2. 在我看來，我們只能分析變量之間的短期因果關(guān)系，因為這種差異消除了變量的長期經(jīng)濟信息。

3. 協(xié)整檢驗是判斷兩個或多個具有相同趨勢的序列之間是否存在長期均衡關(guān)系