VARモデルの自己相関と異質分散性

Question

私は、さまざまなチャネルの広告支出と、特定のブランドとその競合企業の日々の時系列データを使用するGoogle Trends Search Volume Indexの間の効果を見つけるためのVAR（X）モデルを構築しています。

しかし、残留自己相関をチェックするとき、自己相関がないという帰無仮説は、多数のラグに対して拒否されます。しかし、自己相関が大きな問題かどうか、このトピックに関する矛盾する情報を読んでいます。自己相関を克服する最良の方法は何かを教えてください。私はeviewsで働いています。

私が遭遇するもう一つの問題は、仮定が違反された残差の異種性に関係しています。私は多くのゼロ値を持っているので、データを変換することはできません。

誰かがこれらのモデリングの問題で私を助けてくれることを願っています。

KR、 ラリッサコーメン

Answer 1

シリアル自己相関（ "遅れの高い数のautocorrelarion"）は通常misspecificationの結果です。おそらくあなたは非定常時系列を使用しました。このような場合は、VARモデルを作成することはできませんが、ベクトルエラー修正モデルを作成する必要があります。または少なくともデータを差し引いてください。

データが静止している場合は、いくつかのラグを試してみてください。それは通常役立ちます。

もう1つの可能性が高い解決策があります。おそらく、あなたのデータに構造的な休憩や異常値があります。この場合、ダミーを使用してみてください。

希望すると、これが役立ちます。