我正在构建VAR（X）模型，以使用每日时间序列数据查找特定品牌及其竞争对手的不同渠道广告支出与Google趋势搜索量指数之间的影响。
然而，当检查残余自相关时，没有自相关的零假设因大量滞后而被拒绝。但是，我读到关于这个主题的矛盾信息，自相关是否是一个大问题。你能告诉我什么是克服自动关联的最佳选择吗？我正在使用eviews。
我遇到的另一个问题是关于残差的异方差性，这种假设也被违反了。我无法记录转换数据，因为我有很多零值。
我希望有人可以帮我解决这些建模问题。
KR， Larissa Komen
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串行自相关（“大量滞后的自相关”）通常是错误指定的结果。可能你使用的是非平稳时间序列。如果是这种情况，则无法制作VAR模型，但应制作矢量误差修正模型。或至少差异数据。
如果您的数据是固定的，请尝试使用延迟数。它通常有帮助。
还有一个可能的解决方案。也许您的数据有结构性断点或异常值。在这种情况下尝试使用假人。
希望这会有所帮助。