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2010-09-01
我想用VAR模型根据期货价格和现货价格的密切关系去预测期货价格,两者都是时间序列数据。我有几个问题请高手帮忙解答:
1、因为VAR模型建模需要时间序列数据平稳,我通过ADF检验后,发现我所收集的期货价格和现货价格数据都是不平稳的,
     能不能先把它们差分后变为平稳时间序列去建模预测,最后再把预测结果反向差分?
2、滞后期p的选择通过下图1,我选择了4。
     不知道图1的操作是否合适?
3、系数估计结果如图2   
      图2的系数估计是否可以用来预测?谢谢
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2010-9-1 17:35:16
很遗憾,我也不懂,帮不上忙哦。
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2010-9-1 17:58:28
谢谢二楼的回复
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2010-9-1 18:01:02
1、建立VAR模型的前提是数据是平稳的,所以LZ还是先差分再建模。至于LZ说的预测结果反向差分,在下不明白是什么意思。差分之后可以体现样本变化量之间的关系,也可以说明问题的吧~~
2、滞后阶数的选取是合适的。Eviews提供了6种选取滞后阶数的方法,一般来说,选带*最多的那一阶为最优滞后阶数。
3、第一个方程的R平方值和F统计量都较小,结果不如第二个方程好。不过对VAR模型来说,应该检验模型的平稳性。具体步骤如下:在得到VAR估计结果后(就是图2),点击VIEW,然后点Lag Structure, 你可以选择AR Roots Graph,如果图形显示所有单位根模的倒数均小于1,即所有的点都位于单位圆内,这说明所建立的VAR模型是平稳的,那么你就可以进行预测了。
希望上述建议对你有所帮助~~
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2010-9-1 18:28:27
您好:
首先感谢您的回复,针对第一个问题,我的意思是:因为我所收集的期货价格和现货价格时间序列是不平稳的,这个时候我想把它们差分后变成平稳时间序列,用差分后的时间序列建立VAR模型,并进行预测。
因为此时得到的预测结果是针对差分后的时间序列进行的,所以我想这个时候进行反向差分,把预测结果还原成想要的期货价格预测值。有点类似于ARIMA模型中对非平稳时间序列的预测,不知道这样行不行?真心希望能跟您进一步探讨。
4# 刘璐
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2011-4-16 00:27:56
4楼回复很到位哇
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