如果t检验通不过的话,可能的情况有很多，比如可能存在异方差、数据质量差或样本本身就通不过等情况，具体问题具体分析。

DW失效说的是如果序列相关存在高阶的情况，当然失效；另外，回归项存在因变量的滞后项也会失效。

在对VAR模型进行协整检验的时候，lag intervals是什么意思，是滞后阶数吗？我上次问你的问题，即总是出不来协整检验的结果，我发现只能在lag intervals选择1 1，否则出不来结果。

这说明lag intervals这个东西还是很重要的。

co-integration的目的就是为了什么呢？我都糊涂啦。

多多指教啊。

我想要研究一下农民工培训对农民工就业和收入的影响，不知道选择什么变量。如果选择农民工培训人数当然不错了。

可是参加培训的农民工人数上哪里找呢？

没研究过这类问题，不敢妄下结论。

多项式滞后分布模型如何确定滞后阶数，以及如何确定滞后期数？

谢谢！

[此贴子已经被作者于2009-5-19 9:16:20编辑过]

多项式滞后分布模型的滞后期数的确定没有统一的标准，一种办法可以根据X的各期滞后值与Y之间的相关系数大致经验判断

另一种方法在滞后模型中逐步加入滞后变量，扩大滞后长度，考虑到模型的拟合优度不再明显提高为止，或者先取一个较长的滞后期，再逐步删除滞后变量，缩短滞后期长度，直到拟合优度不再明显下降为止。

那个格兰杰检验要求序列是同阶平稳，这个条件要求太高了，我记得如果是多元序列的话，不需要要求每个序列都是同阶平稳的吧？？？

如果不能满足同阶平稳这个条件，应该怎么处理？

使用误差修正模型吗？

谢谢！

不懂你说的什么是多元序列？请解释清楚

不能满足同阶平稳条件的，必须有一个变量进行处理后才能使用，如一个变量1阶平稳，一个2阶平稳，这样的情况比较麻烦，现有的办法要求先技术处理一下，比如取双对数或半对数；如果还不行，建议对1阶平稳再差分，2阶平稳就可以了。

一些情况不一定非要用时间序列，经典的回归能解决不要用时间序列，建议

经典的回归能解决不要用时间序列，我们平时用的那些如消费与收入之间的回归不是时间序列吗？

时间序列是对时间进行回归吗？

多元序列的意思就是，比如说消费作为因变量，收入、价格、利率作为自变量。就是多元方程的。

第一次听说多元回归就是多元序列。

也没听说过时间序列就是对时间进行回归，建议看看时间序列基本的概念。

经典的回归用于时间序列只能说可能存在谬误回归的问题，所以才产生了时间序列计量经济的新方法，这些新方法虽然能部分解决传统回归的问题，但目前仍在发展，比如很多变量需要差分，一次差分还行，多次差分再回归，结果变得无法解释。所以经典回归如果能解决的，建议经典回归解决。