r语言vec模型（r语言做var模型）
摘要：
本篇目录：1、VEC模型由于是有协整约束的VAR模型,所以其滞后阶数是VAR模型滞后阶数减1...... 本篇目录：
VEC模型由于是有协整约束的VAR模型,所以其滞后阶数是VAR模型滞后阶数减1...
1、“Basics”选项卡内容的设定与VAR模型相同。不同的是滞后区间的设定，VEC模型中的滞后间隔说明的是一阶差分后的滞后。
2、VAR模型滞后期数比较敏感，不同的滞后期数可能会有不同的结果。笔者经过反复多次试验，根据AIC准则(AIC值最小)，最后取滞后期数为2。
3、vecm模型的意义是协整向量与误差修正，建立VECM模型时，需要选择数据类型和设定协整关系个数以及滞后阶数。因此在建立VECM模型前需要进行平稳性检验、通过传统VAR模型确定最优滞后阶数、通过Johansen方法检验协整关系的个数。
4、因此在建立VECM模型前需要进行平稳性检验、通过传统VAR模型确定最优滞后阶数、通过Johansen方法检验协整关系的个数。需要说明的是，即使单个数据不平稳，只要整体存在协整关系，仍然可以进行VECM建模。
如何用R语言画超额均值图
1、就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
2、为了解决这个问题或缩小误差，你可以尝试以下方法： 增加样本量：增加生成的样本量可以更好地逼近理论均值和标准差。尝试使用更大的样本量，比如100、1000，看看结果是否更接近理论值。
3、R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。
R语言常用函数整理(基础篇)
1、就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
2、R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
3、R语言中的数学函数除了三角函数之外，还有相应的指数函数和对数函数，常见的指数函数有exp，对数函数有log、log10。
4、如果该参数设为是，以C形式的逃逸规则解释，也就是控制符如a， b， f， n， r， t， v，八进制和十六进制如40和x2A一样描述。任何其它逃逸字符都看着是自己，包括反斜杠。
5、向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。R 中可以用 = 或者 - 来进行赋值 ， -的快捷键是 alt + - 。
Eviews中,VEC模型结果的含义
1、C代表常数项，下面两个是自变量。后面一栏是系数，然后是标准误和T统计量，从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响。
2、操作EViews，在VAR对象的工具栏中选择“View”|“Lag Structure”|“AR Roots Table/ AR Roots Graph”选项，得到AR根的表和图。结果显示：VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，该模型是稳定的。
3、一般p0.05，即认为显著。此结果x1，x3都显著。 R-squared：可决系数，表现了模型的拟合度。
4、Sig. P.05，有显著性， 表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关。R Square 自变数能够解释依变数的变异量，此处.763表示共同解释73%的变异量，论文报告中要报告调整后的R平方，即Adjusted R Square。
5、多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
6、如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。讨论一单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
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