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2021-05-19






大神们好,我以我国大陆地区的31个省份2001-2020年专利申请量的时间序列为基础,准备对任意两个省份的时间序列建立VAR模型,进一步进行格兰杰因果检验,来初步判断省份创新产出间的影响(大概和下图差不多)。
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已经对全部的时间序列进行了单位根检验,确定为二阶单整,并且对所有的序列做了差分。然后开始两两建立VAR模型,但是在最优时滞选择时遇到了问题。如图,选取1阶、3阶、4阶、5阶时,都能满足5种方法。请问这种时候应该怎么处理呢?

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2021-5-24 12:14:34
这种情况你要在滞后期和模型稳定性之间寻求折中,而不是单纯的数据驱动方法。一般滞后期太长了,会造成样本的损失过大,模型拟合效果反而不好。因此,你可以统一将模型最大滞后期设置为3或者4,自己视情况选择,然后结合稳定性结果选择最佳滞后期。
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2022-5-28 18:04:43
首先,你要考虑好二阶单整之后你如何去解释变量的含义,二阶单整很难解释。
其次,参考前人相关论文,看他们的滞后期数,一般不宜将滞后期过长,否则会过多损失样本,并由于估计方程过多造成方程估计有误,模型结果的信度就下降了。
最后,建议你更换变量的处理方法,或者加入更多的时间序列数据,然后尝试1-4期,并且在满足稳定性条件下,根据格兰杰因果检验,脉冲响应,方差分解等结果选取最优的模型。
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