问问题描述
什么是向量自回归模型啊，有没有大神路过？求指点迷津！
答精选答案
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。而格兰杰因果检验的前提要求数据平稳，因此要先进行平稳性检验。
所以
仅仅从VAR的定义来看，就可以确定的是，要先进行平稳性检验，数据平稳（不平稳进行差分）再进行格兰杰因果检验。
当然，格兰杰因果检验同时要求判断滞后阶数，滞后阶数的判断就比较见仁见智了，有些做法甚至直接做出初始的VAR进行判断（如果事先认为因果检验是成立的，这样做也未尝不可）。
那么做出来的VAR模型是不是就好了呢？也不全是。因为在时间序列模型中，存在协整这样一个调整长期均衡关系的概念，转换到VAR中来，
如果数据本身不平稳，但却又是同阶单整
，那么通过建立误差修正模型（ECM），就可以使得模型包含长期均衡的信息，从而完善模型
。只不过ECM在VAR中改名换姓，改叫向量误差修正模型（VEC）了。模型的构造已经基本完成，简单总结一下就是：
首先进行平稳性检验。如果平稳，则进行格兰杰因果检验；如果不平稳，差分后平稳，则对差分数据进行格兰杰因果检验，同时为了完善模型，如果数据是同阶单整的，则进行协整检验（此时协整和格兰杰互不影响，因此可以互换顺序）。
在模型构建完成之后
，如何评判模型的优劣呢用AR根对VAR模型的平稳性进行判断
，这也就是模型的最后一步。本文来自作者[爱牢建筑工程]投稿，不代表公众科技网立场，如若转载，请注明出处：https://www.cpst.net.cn/zhuanye/1521694.html
评论列表（4条）
我是公众科技网的签约作者“爱牢建筑工程”！
希望本篇文章《什么是向量自回归模型啊》能对你有所帮助！
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本文概览：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。而格兰杰因果检验的前提要求数据平稳，因此要先进行平稳性检验。所以仅仅从VAR的定义来看，就可以确定的是，要先进行平稳性检验，数据平稳（不平稳进行差分）再进行格兰杰因果检验。当然，格兰杰