計量經濟學關於時間序列的問題，求解決？

01-23

我最近在研究一個課題，我歷代ex女友的數據做計量分析，例如年齡，三圍，癖好，外貌打分，高潮時間等等數據，遇到了一些問題。
如果不是同階單整就不存在協整關係可我的變數有三個個是二階單整，有兩個是一階單整我做協整檢驗時結果顯示存在協整關係，然後我建立VAR模型檢驗穩定性結果模型是不平穩的這個問題有沒有什麼方法解決？
另外，模型不穩定的話做的脈衝響應和方差分解是不是都沒意義了（我做的方差分解有個變數最終沒有趨向平穩）

我最近一直在思考這個問題，已經好幾天沒有愛愛了，女朋友都說我性冷淡了，請大家幫忙啊！
各位高人指導下，非常感謝！

你有沒有考慮過sample數量不夠這個問題

根據你的課題，你應該做橫截面數據，或者面板數據才對。

對你的治學態度表示很欣賞！

不過你確定三圍，癖好和外貌是隨時間變化的？（假設你每任女友時間一年，月度數據也就12個data）。所以前面說panel data 更不敢苟同。當然樓主開玩笑除外。

竊以為樓主先做下Grange檢驗更好點，我覺得高潮時間，三圍，和外貿並無因果關係~樓主只是舉例子的話也可以考慮下這個因素~

協整性的定義是變數間具有長期穩定的均衡關係。

統計學和計量經濟學證明了當且僅當各個變數具有同階單整，它們才可能是協整的，它們之間存在線性組合，使得這個組合平穩。

進行協整檢驗的前提假設是各個變數具有相同的單整階數，因此你的協整檢驗從一開始就是錯的。

至於VAR不平穩。。先協整再說。。再你的數據仍存在問題沒有解決的前提下，做下面的分析是沒有意義的嗯

還是那句話，先增加樣本數量！不然討論協整平穩都是意義不大的，出來的模型也不具有代表性。

不過，題主不會有100個ex吧？？。

先給數據吧。

樣本量不夠，變數太多，如果是極小樣本估計，不適合用計量方法。

三十個數據以上的話，由於其實你的變數還是太多，計量起來的穩健性很受質疑的。

建議你多找幾個哥們和他們的ex的數據，把不同的哥們的特徵的個體差異用dummy，這樣可能樣本足夠些。

雖然協整性定義要求變數的單整階數相同，但是不同單整的變數可以通過組合實現協整性。另外關於你那個不平穩的問題。如果是變數不平穩這是肯定的，因為協整回歸模型針對的就是不平穩的變數。如果是殘差模型不平穩的話，那麼兩個變數之間是不可能存在協整關係的。另外補充一句，你的這個模型做的是有夠無聊的。

確實是panel data好一些= =我突然很不厚道地想這個能寫篇empirical的論文啊求樓主建模！