在面板向量自回归（PVAR）模型中，脉冲响应函数通常描述了系统对一个冲击的动态反应。这种响应不一定是收敛的，它可以发散、稳定或在某个区间内振荡。发散的脉冲响应并不意味着模型本身有问题，而是可能反映了数据特性或者模型设定不够恰当。

你提到T=10，这是一个相对较小的时间序列长度，这可能影响脉冲响应的稳定性判断。尽管系统检验显示平稳且通过了格兰杰因果检验，但小样本可能会导致不稳定的估计，特别是对于长期动态行为。

有几个可能的原因需要检查：

1. **模型设定**：确保PVAR模型正确地反映了数据间的结构和关系。检查滞后阶数选择是否合适，以及是否存在遗漏的变量。
2. **异方差性**：如果存在异方差性，未调整的脉冲响应可能会发散。考虑使用工具变量或进行适当的权重调整。
3. **单位根检验**：虽然你因为T较小没有做单位根检验，但这是一个重要的步骤，以确保你的数据是平稳的，这会影响到脉冲响应的性质。
4. **估计方法**：尝试使用不同的估计方法（如极大似然、GMM等），看看结果是否有所改变。

最后，分析发散的脉冲响应时要谨慎，它可能意味着模型需要调整，或者系统对冲击有长期敏感性。建议重新审视你的数据和模型设定，并考虑上述因素，以找到问题的根源。如果仍然不确定，可以咨询领域专家或进一步阅读相关文献。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用