📚VAR向量自回归模型学习笔记2📊

在时间序列分析的世界里，VAR（Vector AutoRegression）模型如同一位智慧的探索者，带领我们揭开数据间复杂关系的秘密🧐。今天的学习继续深入VAR模型的核心概念，它不仅仅是一个数学工具，更是一种洞察经济现象背后逻辑的利器💡。

首先，我们回顾了VAR的基本框架：每个变量都可以用其他所有变量的滞后项来表示，这种设计使得模型能够捕捉多变量之间的动态交互🤝。接着，我们探讨了模型的关键步骤——平稳性检验，这是确保结果可靠性的基石🔍。通过ADF或PP等方法验证序列是否平稳，是构建VAR模型前的重要环节。

此外，我还了解到信息准则（如AIC、BIC）在确定最优滞后阶数中的重要作用🌟。它们像一双慧眼，帮助我们在众多可能性中找到最佳平衡点。最后，别忘了模型诊断，残差的白噪声特性检查是检验模型有效性的最后一道防线🛡️。

掌握VAR，就是掌握了时间序列分析的一把金钥匙🔑，让我们一起解锁更多可能性吧！✨

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