在进行向量自回归（Vector Autoregression, VAR）分析时，对数据取自然对数（通常称为对数变换或log transformation）是一种常见的预处理步骤。这种做法有多个优点，包括但不限于稳定方差、线性化增长率以及将模型的解释转换为关于百分比变化而非绝对值变化。
当您在VAR框架下查看脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF），并看到“LNY对LNX”的响应图时，这实际上是在考察X变量的一个单位冲击如何影响Y变量的变化。然而，在这里，“一个单位”指的是自然对数中的单位，即e的倍增或减少。
因此，“RESPONSE OF LNY TO LNX”的经济解释可以是：当X经历一个百分比变化（由于取了对数）时，它对Y产生的影响也表现为一个预期的百分比变化。换句话说，您观察到的是X变量的一个小比例变动如何在不同时间点上引起Y变量的小比例变动。
例如，如果LNX增加0.1个自然对数单位（大约等于10%的增长），而脉冲响应图显示LNY在第一个时期内增加了0.05，则可以解读为：X的10%增长导致了Y预期约5%的增长。这是因为0.1和0.05都是以对数表示的百分比变化。
总之，通过观察VAR模型中特定变量对数形式的脉冲响应图，您可以获得有关这些变量之间动态关系及其相互影响大小（在百分比变化的基础上）的深入理解。
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