Eviews 二阶差分后平稳的时间序列是用原始序列做var滞后介数选泽还是二阶差分后的

<think>好的，用户现在的问题是关于在Eviews中使用VAR模型时，对于二阶差分后平稳的时间序列，应该用原始序列还是二阶差分后的序列来选择滞后阶数。用户之前的问题是关于ADF检验和不同阶数平稳变量的处理方法，现在引用了几个关于VAR模型滞后阶数选择的不同方法，需要结合这些引用和之前的回答来给出解决方案。 首先，我需要回忆VAR模型建立的一般步骤。通常，建立VAR模型的前提是所有变量都是平稳的或者存在协整关系。用户的数据中，被解释变量是二阶差分平稳，解释变量是一阶差分平稳，因此可能需要统一差分阶数或者检查协整关系。不过现在用户的问题更具体，是在确定VAR模型的滞后阶数时应该使用原始序列还是处理后的平稳序列。 根据引用[3]，PVAR模型在R中需要先模拟模型，再通过准则选择滞后阶数，而传统VAR通常先选滞后阶数。但用户现在问的是Eviews中的做法，需要明确Eviews的处理方式。 用户提供的引用[1]提到两种方法：一种是基于因果关系选择滞后阶数，另一种是根据信息准则选择最优滞后阶数。引用[2]说明协整检验中的滞后设定涉及差分后的滞后项，而不是原序列。引用[3]指出在PVAR中滞后阶数选择是在模型模拟后进行的。 结合这些信息，Eviews中VAR模型的滞后阶数选择应该基于平稳的数据，因为VAR模型要求变量平稳或者协整。因此，如果数据经过二阶差分后变得平稳，应该使用差分后的序列来选择滞后阶数。这是因为VAR模型中的滞后阶数选择准则（如AIC、BIC）对数据的平稳性敏感，非平稳数据可能导致结果不可靠。 此外，用户之前的回答中提到，如果变量不同阶但存在协整，可以使用误差修正模型。但VAR模型本身通常用于平稳数据或协整情况下的水平变量。因此，在确定滞后阶数时，如果已经进行了差分处理，应该使用差分后的平稳序列来选择滞后阶数，确保模型稳定性。 需要注意，如果原始序列存在协整关系，可能需要使用向量误差修正模型（VECM），此时滞后阶数的选择可能有所不同。但用户的问题明确是关于VAR模型，所以应基于平稳的差分序列选择滞后阶数。 总结：在Eviews中，对于二阶差分后平稳的时间序列，应使用差分后的平稳序列进行VAR模型的滞后阶数选择，以确保模型准确性和稳定性。</think>#### 一、核心结论 在EViews中，**对二阶差分后平稳的时间序列构建VAR模型时，滞后阶数的选择应基于平稳的二阶差分序列**。原因如下： 1. **VAR模型的前提要求**：VAR模型要求所有变量同阶平稳或存在协整关系。若直接使用原始非平稳序列建模，可能导致伪回归或模型参数估计失真[^1][^2]。 2. **信息准则的敏感性**：AIC、BIC等滞后阶数选择准则的计算依赖于数据平稳性，非平稳序列会干扰统计量的有效性[^3]。 --- #### 二、具体操作步骤（EViews实现） ##### 步骤1：数据预处理 - 对原始序列进行二阶差分，得到平稳序列$Y_t^{(2)}$（假设原序列为$I(2)$）。 - 验证平稳性： ```python # 伪代码示意：ADF检验二阶差分序列 adf_test_result = adfuller(Y_diff2) if adf_test_result.p_value < 0.05: print("二阶差分后序列平稳") ``` ##### 步骤2：构建VAR模型 - 在EViews中导入平稳的二阶差分序列。 - 选择菜单：`Quick` → `Estimate VAR` → 输入变量列表（如`Y_diff2 X_diff1`）。 ##### 步骤3：滞后阶数选择 - 在VAR设定窗口中，勾选`Lag Structure`选项。 - EViews会自动计算不同滞后阶数的AIC、BIC、HQ值： ```python # 伪代码示意：EViews滞后阶数选择逻辑 for lag in range(1, max_lag): fit VAR(lag) model calculate AIC, BIC select lag with minimum criteria ``` - **关键操作**：确保输入的变量是**平稳的差分序列**（如二阶差分的被解释变量和一阶差分的解释变量）。 ##### 步骤4：模型诊断 - 检查残差的自相关性（Portmanteau检验）和稳定性（AR根图）。 - 若残差存在自相关，需增加滞后阶数或考虑其他模型（如VECM）[^2]。 --- #### 三、注意事项 1. **协整关系的特殊情形**： - 若原始非平稳序列存在协整关系（如$I(2)$与$I(1)$的线性组合平稳），应改用**VECM模型**（向量误差修正模型），此时滞后阶数需基于原始序列确定。 - 协整检验方法：`Johansen协整检验`（EViews路径：`Quick` → `Group Statistics` → `Cointegration Test`）。 2. **经济解释性**： - 差分序列的VAR模型反映的是变量间的**短期动态关系**，需结合理论解释系数含义。 - 示例：若$Y_t^{(2)} = \Delta^2 Y_t$，则模型刻画的是“加速度”层面的相互作用。 3. **与参考文献的关联**： - 引用[2]指出协整检验中滞后阶数的设定需区分差分阶数，此逻辑同样适用于VAR模型：**滞后阶数对应的是平稳差分序列的动态滞后**，而非原始序列[^2]。 - 引用[3]强调通过AIC/BIC选择滞后阶数，这与EViews的标准流程一致[^3]。 --- #### 四、示例流程图 ``` [原始非平稳序列] → [二阶差分处理] → [平稳序列$Y^{(2)}$] ↓ [EViews VAR建模] ↓ [基于$Y^{(2)}$选择滞后阶数（AIC/BIC最小化）] ↓ [模型估计与诊断（残差检验）] ``` --- #### 五、常见误区 - **错误做法**：直接对原始非平稳序列运行VAR滞后阶数选择，导致准则失效或模型不稳定。 - **正确替代方案**：若需保留原始序列信息，可先验证协整关系，再构建VECM模型。 --- ### 相关问题 1. 如何判断VAR模型的稳定性？ 2. VECM模型与VAR模型在滞后阶数选择上有何区别？ 3. EViews中如何实现Johansen协整检验？