R 语言实现向量自回归 VAR 模型 数据分析报告 原文链接：tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在 2008 - 2009 年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽 子刺激计划，其中包括 2008 年 12 月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销 售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。 VAR 面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上， 这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量，这使得...
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R 语言实现向量自回归 VAR 模型 数据分析报告 原文链接：tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在 2008 - 2009 年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽 子刺激计划，其中包括 2008 年 12 月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销 售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。 VAR 面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上， 这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量，这使得 估计系数的直接解释变得困难。尽管如此，VAR 在几种情况下都很有用： 1. 预测相关变量的集合，不需要明确的解释; 2. 测试一个变量是否有助于预测另一个变量（格兰杰因果关系检验的基础）; 3. 脉冲响应分析，其中分析了一个变量对另一个变量的突然但暂时的变化的响应; 4. 预测误差方差分解，其中每个变量的预测方差的比例归因于其他变量的影响。 示例：用于预测美国消费的 VAR 模型 1. 2. VARselect(uschange[,1:2], lag.max=8, 3.
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