对两个时间序列A和B进行脉冲响应函数分析，在内生变量框里输入的次序不同（一次是A B,另一次是B A），通过eviews5.0得出的脉冲响应图的结果怎么会完全不一样？输入A B 时得出的是A对B的一次冲击有很大响应，B对A的一次冲击没有什么响应；输入B A 时得出的是A对B的一次冲击没什么响应，B对A的一次冲击有很大响应。哪位高手能解释一下这是什么原因？
乔分解将所有影响的公共因素强加到你的VAR模型中的第一个变量中去，也就是说结果与你VAR模型中指定的变量秩序有关，你改变了秩序很正常的
解决办法：定义脉冲时在 IMPUSE DEFINITION项目中分解方法选择 广义脉冲 结果就不会因为模型中变量指定秩序改变而改变了，也就是说结果与变量秩序无关。
高人，能否详细解释一下geralized Impulses和Cholesky-d.f. adjusted这两种脉冲响应的应用有什么不同？在哪种情况下应该使用geralized Impulses，在哪种情况下又应该使用Cholesky-d.f. adjusted?不胜感激。
Cholesky-d.f. adjusted实际上是运用乔分解时，当是小样本时，在估计残差的协方差估计时
进行了修正（高 第2版 P310） 也就是说它实际上是修正过的乔分解（主要征对小样本进行修正），它进行脉冲时同样存在乔分解的问题：脉冲与秩序有关 而广义脉冲分解法其结果与秩序无关，它是为了避免乔分解结果与秩序有关而采用的另外一种分解方法，对样本无什么要求，只要你建立的VAR/SVAR模型稳定即可！
请问只有对平稳序列才能建立VAR模型吗？看了一些教材，好像说法不一。
如果有序列LnY和LnX，它们是非平稳序列，但是一阶差分后平稳，此时能否对原序列进行VAR分析以及脉冲响应和方差分解分析？
如果只有平稳序列才能进行VAR预测的话，对于取了差分之后的序列，应该如何解释经济含义呢？
如GDP/、能源消费量等。
1、只有平稳才能建VAR模型，但有特例，就是涉及到一些变量是如增长率，由于种种原因，如数据太少，或其他原因，ADF检验没通过，但也可以算作平稳，视情况而定。
2、差分后的变量建立的模型，其经济含义只能是差分后的，比如GDP你就只能说是GDP增长或增长率与其他变量的关系。
怎么做数据分析3、非要建立原始变量（GDP）的VAR模型的话，应该建立误差修正的向量自回归模型，要求协整。
建立VAR模型并没有对序列有什么要求，不过要想进行脉冲与方差分解的话，则要求所建立的VAR模型是稳定的（而不是序列平稳），也就是VAR模型的AR根均小于1（在单位园内），考虑到VAR系统平稳，所以应在建立模型时用平稳序列（这就是有的书上要求平稳序列，有的不要求平稳序列），否则难以达到所有AR根均小于1这个严格的要求，当然你构建VAR不进行脉冲与方差分解就无所谓了（序列平稳与否就无所谓了，反正是一个不稳的VAR就是了），不过建立一个不稳定的VAR，由于不能进行脉冲与方差分解，那就是吃饱了撑的，没事做事做了，浪费时间，倒不如休息休息下。
我现在遇到的情况是：原序列是非平稳，一阶差分后平稳。使用原序列建立VAR模型，模型稳定，即AR 均小于1，这样的话进行脉冲响应分析时，曲线均呈发散状态。不知道如何是好啊~~~
你如果不差分建立的VAR是稳定的，就无需差分，不稳定就考虑差分
脉冲分析可以发散呀，没有讲非得收敛呀，发散说明冲几击越来越大呀,正常呀
只要协整即可解释长期关系。脉冲响应是短期关系，所以处理数据只是为了更好得说明问题，处理数据的方法相同，趋势相同，所以解释结果是一致的。
VAR模型不需要序列稳定 脉冲响应函数和方差分解是基于VAR模型的。
多个非平稳同阶单整序列存在协整关系时，就可以直接对非平稳的序列进行格兰杰因果检验。
脉冲响应图是指对某个变量施加一个单位脉冲，另一个变量的变化。
横轴是时间，纵轴是累积效应。
所以纵轴并不是楼主所说的那些，而是一个变量的脉冲对另一个变量作用的结果。
格林书上的写法可是和张晓彤等数的写法不一样啊，格林的意思是冲击是针对初期均衡值的差，其他书的意思是针对上期的增加量~~~
脉冲响应函数分为累计函数和非累计两种，其图示并不相同，这一点最简单的用EVIEWS就能看出来。
最关键的是，得到的脉冲相应函数值是什么——脉冲响应图显示的就应当是这个函数值吧？如果把原序列VAR写成VMA，那么这个函数应当是内生变量y（的滞后各期）对扰动u的偏导数——所以可以理解为变动或差。
我感觉如果是非累积的响应图，纵轴代表被解释变量（内生变量）的变动值；如果是累积响应图，纵轴代表被解释变量的累积变动值。横轴表示冲击产生之后的期数。
我用Eviews估计的var，其系数估计结果为负，但是Eviews作出的脉冲响应图是正的，这是为什么？
具体的估计结果和图在附件，还请大家帮我解决下问题吧，谢谢：）
脉冲响应是指给某个变量一个正的单位脉冲，另一个变量的反映
在VAR中系数为负时可能因为其他变量的影响使得产生正的脉冲结果。
我在做脉冲响应分析的时候发现外国文献中的脉冲响应图的纵轴都是用 百分比 表示，而不是数量多少，而我做出GDP响应的纵轴则是 数量 表示，而不是百分比。
我想问的是，
百度文库 - 让每个人平等地提升自我1）解决这个问题的办法是不是对GDP数据取对数？用对数数据做脉冲响应？
2）如果是取对数，那么对于得出的结果如何解释？  能否解释为“GDP的百分比变动对于财政支出的百分比变动新息的响应”
3）还有取对数的原因是什么？
4）如果做VAR要取对数，那么做单位根检验、协整检验和Granger因果检验是不是也要用对数数据做？
总之，请教VAR的高人 做脉冲响应分析时的各个要点，我是新手。