向量自回归模型简称VAR模型是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出它是AR模型的推广。

向量自回归模型简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，1980年由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有。

向量自回归模型Vector autoregression，VAR是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自。

结构向量自回归一个结构向量自回归Structural VAR模型可以写成为其中c0是n × 1常数向量，Bi是n × n矩阵，εt是n × 1误差向量 一个有两个变量的结构VAR1可以表示为其中简化向量自回归把结构向量自。

一个VARp模型可以写成为其中c是n × 1常数向量，Ai是n × n矩阵et是n × 1误差向量，满足误差项的均值为0误差项的协方差矩阵为Ω一个n × #39n正定矩阵对于所有不为0的k都满足误差项不。

向量自回归模型，英文名称autoregressive model 简称 自回归模型 VAR模型是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims提出 定义利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性。

请问如何用R做向量自回归模型VAR要实现以下的几个步骤，数据集已经有了，请高手们可以介绍下相关的函数吗halfyear_vector=dataframehsi_ir_h_ts，cenlhkl_ir_h_ts，m2_h_ts，ue_h_ts，cpi_h_ts，exp_h_ts。

向量自回归模型向量自回归模型vectorautoregressivemodel，简称VAR模型，是AR模型的多元推广，可以对有关联的多个变量的时间序列建模，特别适合变量多时间短的情况向量自回归的出现由来已久，可以追溯到上个世纪80年代在。

格兰杰因果关系的存在，很大程度上反映了VAR模型建立的合理性，所以确定和估计VAR模型后，一般都要进行格兰杰因果关系检验然后在VAR模型合理性的基础上，分析冲击响应。

这个可以在非线性回归中直接做，如果你不会，可以先将这些非线性模型转换成线性的再进行回归比如第二个模型，你先将ln8Q求出来，记作Y，然后再用Y=kt进行线性回归，不知道你是否明白我的意思，这样就可以得到。

自回归只能适用于预测与自身前期相关的经济现象，即受自身历史因素影响较大的经济现象，如矿的开采量，各种自然资源产量等对于受社会因素影响较大的经济现象，不宜采用自回归，而应改采可纳入其他变数的向量自回归模型。

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法 ARIMA模型的基本思想是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。

几个变量都行本来就是拿来做多变量的不知道你是什么版本的，我的是eviews 40 点击主菜单栏的quick，最下面有个estimate VAR然后在endogenous variables 这里面写上你要做的变量的名字就是你图上面的什么cost。

则认为它平稳可以建立自回归如果不平稳，对这个变量做差分，一般有一阶差分和二阶差分，也是先验证其平稳性如果平稳了，观察它的偏相关与自相关图，选择合适的模型，建立时间序列自回归模型。

其实线性回归并不是贝叶斯方法最常用的地方，而是自然语言处理中的语言模型里的 addx smoothing加x平滑，所谓加x平滑实际上是 multinomial 分布加上狄利克雷先验后的预测分布上述所有内容都总结自 MLAPP 第五章 4。