【var检验结果分析,eviews lm检验结果分析】VAR模型的滞后结构的原假设检验格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验是H0:变量X不能引起格兰杰引起变量Y .替代假设是H1:变量X可以格兰杰引起变量Y在EViews软件操作中 ， 在VAR对象工具栏中选择视图|滞后结构| Granger因果关系/BlockexGeneityTests ， 得到检验 result 。
1、VAR模型平稳性及协整如何 检验?1 。在原始数据不稳定的情况下，可以建立VAR模型 。2.我认为源数据是用来建立VAR模型的 。因为差额剔除了变量的长期经济信息 ， 此时只能是变量之间的短期因果关系分析 。3.协整检验是判断两个或两个以上趋势相同的序列之间是否存在长期均衡关系，而检验这样做的目的是为了防止虚假回归 。推荐Jj 检验，但需要选择最优滞后期(与VAR的最优滞后期一致) 。4.如果你的三个变量确实存在协整关系，你可以建立一个VAR模型和一个误差修正模型，可以用来预测 。
2、(【答案】:C为了准确了解VaR估计结果的有效性，改进VaR模型，监管部门和金融机构本身都必须检验并评估VaR模型的准确性和计量准确性，即所谓的准确性检验和误差分析:①准确性/11 。②误差分析是对VaR估计结果的误差水平度量和精度评价 。
3、VAR模型 分析中遇到的一些问题,急需帮助!与granger也相关!1 。零假设:fsttatisticprobability结论△lnreerdoesnotgrangercause△lnex 6.063050 . 00366拒绝△lnexdoesnotgrangercause△ln reer 0.578440.56332接受此权利 。2.LNREERt# #LNREERt1 #LNREERt2(不加lnex，因为△LNEXdoesnotgrangercause△LNREER，也就是说LNEX是ln reer的外生变量)是错误的，所以要加LNEX的滞后项 。
4、 var模型滞后结构 检验是干嘛的打开文件位置并获取数据 。右键变量打开var并操作EViews，在var对象的工具栏中选择View | Lag Structure | arroot table/arroot graph，得到ar根的表格和图形 。结果表明，VAR模型的所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，模型是稳定的 ， VAR模型的滞后结构的原假设检验格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验是H0:变量X不能引起格兰杰引起变量Y .替代假设是H1:变量X可以格兰杰引起变量Y在EViews软件操作中，在VAR对象工具栏中选择视图|滞后结构| Granger因果关系/BlockexGeneityTests ， 得到检验 result 。
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