VAR模型的Portmanteau测试的P值

Question

我正在使用双变量时间序列数据。我使用VAR模型来拟合和预测。 但是＆＃34; p＆＃34;来自seria.test（Portmanteau Test）的值给出p <＆lt;＆lt; 0.05。这样可以吗？

> var1 = VAR(datax.ts, p= 8)
> serial.test(var1, lags.pt=10, type = "PT.asymptotic")

    Portmanteau Test (asymptotic)

data:  Residuals of VAR object var1
Chi-squared = 23.724, df = 8, p-value = 0.002549

或者这是错的？预测也是平坦的。知道怎么改变这个吗？

我附上了Raw Data供您参考。

Answer 1

如果我理解正确，您使用包VAR model估算了vars。您继续使用autocorrelation in the errors测试portmanteau test的模型。

  

由于0.002549的p值低于0.05的显着性水平α，因此拒绝无自相关的零假设。

由于自相关是一项不合需要的功能，因此您需要继续前进并搜索没有自相关的模型。

重新说明，因为你在错误中仍然存在自相关，所以仍然存在差异，而模型没有解释这种差异。