var模型用差分后的数据,18年的数据能建立var模型吗

var模型用差分后的数据,18年的数据能建立var模型吗

（1）如检验不协整，说明没长期稳定关第，可以做VAR模型，但是模型建立后要做

稳定性分析：做AR根的图表分析，如所有单位根小于1，说明VAR模型定，满足脉冲分析及方差分解所按照如上的方式做完了VAR 模型之后输入以下指令结果： 所在行表示协整的数量，如以下例子就说明不存在协整(长期均衡),就需要再差分或者换数据等方式直到有协整关系出现。vecrank

●ω● 可以把差分后的数据与其他两个数据建立VAR模型。对数差分后经济意义就为变化率数据，如果经济意义合理就根据你对题目的描述，自变量应该是时间，因变量是经历了对数差分标准化的数据，如果是这样的话，进行预测只需要输入时间，对输出的因变量数据进行逆标准化，一步步

＋＾＋ 如果说差分后数据平稳(即同阶单整),也可以进行VAR模型构建，本次研究数据本身不平稳，但是1阶差分后的数据平稳即满足同阶单整前提。因而可以构建VAR模型，3个研究项进行1阶差分后的时方差分解提供了关于每个扰动因素影响VAR模型内各个变量的相对程度。三.具体案例分析案例一：步骤一：序列平稳性检验help q_time//用stata自带的时间序列数据，选择"lutkepohl2,dta

VAR是针对平稳的序列如果序列本身平稳可直接用如果不平稳差分至平稳做或者同阶单整时检验协整关系15、简单说VAR模型建立时，第一步：不问序列如何均可建立初步的VAR模型(建立过程中数据可能前平稳序列，也可能是部分平稳，还可能是没协整关系的同阶不平稳序列，也可能是不同阶的

进行TVP-VAR建模时，与VAR基本一致，也需要数据平稳，至于不平稳的情况，可以进行差分，用差分后的数据进行建模(TVP-VAR模型里好像还没有建立误差修正模型的情况)。需要注意的是，建模时，变量之间的顺序1.如果差分后平稳，可以用差分后的数据，但注意经济学含义是“变动”之间的关系2.如果对原序列检验有