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,变量之间的顺序是会影响到你的最后的实证结果,以及结果的展示,这方面是需要注意的,如果发现实证结果不符合预期,可以考虑改变一下建模...
但是在VAR模型中的每个参数中允许时间变化可能会导致过度识别问题。 四、进行TVP-VAR建模时,也需要数据平稳。可以用ADF单位根检验法检验数据的平稳性,不平稳的数据可以做差分,直至平稳,用差分后的数据进行建模。 需要注意的是:TVP-VAR建模时,变量之间的顺序会影响到最后的实证结果。变量的顺序问题可能是实证结果不符合...
如果使用的是非平稳的数据建模,这个模型的意义不大。 第二步,确定最优滞后阶数、这个方法和普通的VAR确定最优滞后阶数的方法一样,可使用VAR建模的思路确定滞后阶数滞后,再回去建TVP-VAR的模型。 第三步,建立TVP-VAR模型。这个过程中,需要确立最优滞后阶数,在第二步的时候已经确认了,同时,脉冲反应的提前期这些都...
构造VAR模型探讨变量间的互动关系，确认最优滞后阶数，常用指标有AIC、SC、LR等。建立VAR模型后，进行格兰杰因果检验，以确定经济变量在时间序列上的影响次序。在进行格兰杰因果检验时，需确保数据的平稳性，否则需进行差分处理，并考虑经济含义。在研究中，我使用TVP-VAR模型进行分析，此模型涉及随机波动率和...
TVP-VAR模型适用于时间序列数据。第一步，进行单位根检验，根据数据平稳性选择原数据或差分数据。第二步，确定最优滞后阶数，与普通VAR模型方法一致。第三步，建立TVP-VAR模型，设置滞后阶数、脉冲反应提前期等参数。最后，解释模型结果。5. 完成论文建议 完成论文撰写与修改时，遵循上述步骤。阅读相关文章...
若数据不平稳，需进行差分处理，但需考虑经济含义。研究中，构建VAR（向量自回归）模型以探讨变量间的互动关系。通过AIC、SC、LR等指标确认最优滞后阶数，格兰杰因果检验则帮助理解经济变量在时间序列上的影响次序。若使用TVP-VAR（时间变异参数向量自回归）模型，需考虑到随即波动率与马尔科夫蒙特卡洛问题，...
VAR模型的建模过程网上已经有很多资料了,无约束的VAR模型建模过程大致是:数据平稳性检验(ADF检验/PP检验)—定阶—参数估计—模型稳定性检验(如果所有数据都平稳,这一步可以不做)—格兰杰因果检验(如果是在经济分析的基础上构建VAR模型,这一步也可以不做)—脉冲响应/方差分解/(协整检验—VECM)…… ...
2.2 数据平稳性及协整关系检验 在建立TVP-VAR模型之前,需要确定道路拥堵指数、地铁出行量、公交车出行量的数据平稳性和变量之间的长期相关性。2.2.1 平稳性检验 采用单位根检验法中的增广迪基-福勒检验法(ADF)对道路拥堵指数、地铁出行量、公交车出行量3个时间序列进行平稳性检验,结果如表1和表2所示。
TVP-VAR模型与VAR模型相比，具有时变参数和随机波动率的特性，使它在模型设定上更为灵活，更能反映经济变量在不同背景下的关系和特征。在应用上，TVP-VAR模型与VAR模型本质相同，都是计量模型，用于统计分析。在建模时，需要注意变量间的顺序影响实证结果，以及实证结果是否符合经济含义。此外，TVP-VAR模型...