VAR模型（向量自回归模型）

VAR模型干啥用的呢，简单来讲，就是对一个变量的预测用到了该变量以前的变量，比如你明天要吃几个包子，会参考你今天吃了几个包子，你昨天吃了几个包子，以及你大前天吃了几个包子，考虑的时间天数就是滞后阶数。

而同时，你吃包子的数目还会受到你喝了几碗汤的影响，所以VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统，还可以分析你明天吃了几口肉对你吃几个包子的影响，即分析随机扰动对变量系统的动态影响。

因此，VAR模型的主要作用就是对变量进行精准的长期预测。当然，它有一堆优点，也有对数据的要求和一系列的操作流程。简单来讲，操作流程包括以下几个部分：

• 检验时间序列的平稳性
• 选择VAR模型的滞后阶数
• 查看VAR模型是否在单位圆内
• 查看变量之间是否有协整关系
• 格兰杰因果检验
• 脉冲响应，查看变量对外界冲击的反馈
• 方差分解，看各变量的贡献度

后续认真了解下细节，今日份水文完毕~