VAR数学模型
方式论
非阶段性方式来创建各表达式间亲密关系的数学模型。
关键步骤
注：下列预测，须要有许多博弈论的名词此基础，参见该文看清楚伪重回、协整、希克斯_检测和nitric acid：天数字符串预测
1.
先检测字符串的相对附着力，看字符串与否相对平稳，或是ii单整，或是更低阶；
VAR数学模型明确要求大部份胺基酸统计数据同阶协整，也是N个胺基酸里头假如有两个胺基酸统计数据不相对平稳，要是全体人员做脉冲响应，始终到相对平稳年末。
2.
根据AIC SBC等准则选择Var数学模型的滞后阶数；
定阶完成后，是估计参数，看参数的显著性，对参数进行稳定性检测
有两张检测方式，这两种方式的基本概念是：
第两个是：AR根，VAR数学模型特征方程根的绝对值的倒数要在单位圆里头。
第二个是：CUSUM检测，数学模型残差累积和在两个区间内波动，不超出区间。
这里要注意的是CUSUM检测的原价设(H0)：系数相对平稳，备择假设才是不相对平稳。所以CUSUM结果要无法拒绝原假设才算通过。
只有通过参数稳定性检测的数学模型才具有预测能力,进行脉冲响应和方式分解预测才有意义。
3.
看VAR数学模型根与否在单位圆内，在可继续后续预测；
4.
协整检测，看表达式间有没有协整亲密关系；
5.
granger因果检测，看俩俩表达式有没有相关关系，并不能证明有因果亲密关系；
6.
脉冲响应，看表达式对外界冲击的反馈；
7.
方脉冲响应解
注：VAR主要目的不是重回系数，是为了方脉冲响应解和脉冲响应预测。
