向量自回归，向量自回归var模型案例

一个VARp模型可以写成为其中c是n × 1常数向量，Ai是n × n矩阵et是n × 1误差向量，满足误差项的均值为0误差项的协方差矩阵为Ω一个n × #39n正定矩阵对于所有不为0的k都满足误差项不；几个变量都行本来就是拿来做多变量的不知道你是什么版本的，我的是eviews 40 点击主菜单栏的quick，最下面有个estimate VAR然后在endogenous variables 这里面写上你要做的变量的名字就是你图上面的什么cost。

自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归在eviews中，可以做MA模型AR模型和ARMA模型一个变量建立自回归的时候，首先观察一个变量的线图是否平稳，如果发现没有趋势上的变化，只是在一个值附近的波动则可以认为平稳；自回归只能适用于预测与自身前期相关的经济现象，即受自身历史因素影响较大的经济现象，如矿的开采量，各种自然资源产量等对于受社会因素影响较大的经济现象，不宜采用自回归，而应改采可纳入其他变数的向量自回归模型。

向量自回归模型，英文名称autoregressive model 简称 自回归模型 VAR模型是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出 定义利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性；结构向量自回归一个结构向量自回归Structural VAR模型可以写成为其中c0是n × 1常数向量，Bi是n × n矩阵，εt是n × 1误差向量 一个有两个变量的结构VAR1可以表示为其中简化向量自回归把结构向量自。

向量自回归模型简称VAR模型是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出它是AR模型的推广。

向量自回归和自回归

1、可以数据进行进行结构VAR模型建模之前，如果是季度数据或月度数据，我们需要先对数据进行季节调整传统的联立方程模型曾经很流行这些结构模型越建越大，仿佛能够很好的反应样本的情况，但是对样本外的数据预测能力却很弱因此。

2、数据对M1和PPI建立向量自回归，包括三个季节性虚拟变量外生的X，D1，D2和D3这是恩德斯，应用计量经济分析第二版的第五章练习7的数据ndata，txt1，MixedData1=xlsreadsamplecode_pathXMAT=ndataNALT=。

3、请问如何用R做向量自回归模型VAR要实现以下的几个步骤，数据集已经有了，请高手们可以介绍下相关的函数吗halfyear_vector=dataframehsi_ir_h_ts，cenlhkl_ir_h_ts，m2_h_ts，ue_h_ts，cpi_h_ts，exp_h_ts。

4、模型类型与你研究的问题 和你在理论上估计的结果有关当然你也可以多试几个模型 看看那个结果最好阶数，应该就是lags滞后阶数，这个也是与数据有关，选择方法有几种我知道的是按AIC和BIC标准选可以用MATLAB里自带的函数。

5、这个可以在非线性回归中直接做，如果你不会，可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归比如第二个模型，你先将ln8Q求出来，记作Y，然后再用Y=kt进行线性回归，不知道你是否明白我的意思，这样就可以得到。

面板向量自回归

1、向量自回归模型简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，1980年由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有。

2、向量自回归模型Vector autoregression，VAR是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型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，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自。

3、主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法 ARIMA模型的基本思想是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。