向量自回歸VAR模型可以有幾個(gè)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(shí)是否嚴(yán)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(dá)，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(gè)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(shí)是否嚴(yán)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(dá)，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(yán)格的因變量，方程右側(cè)的多元變量也嚴(yán)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(huì)嚴(yán)重降低或結(jié)論不正確。在VAR模型中，每個(gè)變量可以定義為相互影響。它是一個(gè)系統(tǒng)，不嚴(yán)格區(qū)分自變量和因變量。將系統(tǒng)中的每個(gè)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(gè)時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型。它涉及多個(gè)變量，是分析和預(yù)測相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)最簡單的模型之一。最典型的例子是消費(fèi)、投資、出口和GDP。在這些方程中，每個(gè)變量之間都會(huì)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(jìn)行脈沖分析和方差分解，通過Eviews可以非常方便的具體實(shí)現(xiàn)。應(yīng)該說，在多變量分析中，除非你很清楚哪個(gè)是自變量，哪個(gè)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(gè)內(nèi)生變量，所以有幾個(gè)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(jià)指數(shù)CPI和GDP，因?yàn)榇嬖谕耆簿€的可能性。你應(yīng)該放棄其中的一個(gè)或兩個(gè)

A:[1。當(dāng)原始數(shù)據(jù)不穩(wěn)定時(shí)，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?yàn)檫@種差異消除了變量的長期經(jīng)濟(jì)信息。

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