只有两个变量能做var吗 向量自回归VAR模型可以有几个变量？
向量自回归VAR模型可以有几个变量？
VaR与多元线性回归的本质区别在于在确定变量之间的关系时是否严格确定了外生变量和内生变量。也就是说，方程关系的表达，多元回归分析只是单向回归的简单推广，属于单方程分析，而VaR属于多方程分析。在多元线性回归分析中，方程左侧为严格的因变量，方程右侧的多元变量也严格定义为自变量，自变量之间不存在自相关和线性关系。如果是这样的话，回归方程的效果会严重降低或结论不正确。在VAR模型中，每个变量可以定义为相互影响。它是一个系统，不严格区分自变量和因变量。将系统中的每个内生变量作为系统中内生变量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个时间序列变量组成的向量自回归模型。它涉及多个变量，是分析和预测相关经济指标最简单的模型之一。最典型的例子是消费、投资、出口和GDP。在这些方程中，每个变量之间都会有一定的关系，而VAR模型只能用于分析。也正是由于系统中各种变量的相互作用，所以可以在VaR中进行脉冲分析和方差分解，通过Eviews可以非常方便的具体实现。应该说，在多变量分析中，除非你很清楚哪个是自变量，哪个是因变量，并且关系是线性的，否则你可以使用多元回归分析。一般建议采用VAR模型。
tvp-var模型对变量有要求吗？
VAR模型中有几个内生变量，所以有几个方程。方程也可以包含外生变量。哪些是内生的，哪些是外生的，这取决于你的研究目的。你不能选择所有这些变量，比如货币供应量m2、利率Shibor、汇率、物价指数CPI和GDP，因为存在完全共线的可能性。你应该放弃其中的一个或两个
A:[1。当原始数据不稳定时，可以建立VAR模型。
2. 在我看来，我们只能分析变量之间的短期因果关系，因为这种差异消除了变量的长期经济信息。
3. 协整检验是判断两个或多个具有相同趋势的序列之间是否存在长期均衡关系
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