来自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，seria.test（Portmanteau Test）中的“p”值给出的值为0.0512。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 

or这是错误的吗？预测也是平坦的。任何想法如何改变这一点？

我已附上Raw Data供您参考。

Answer 1

如果我正确地理解了你，你估计使用vars包VAR model。您继续使用portmanteau test对autocorrelation in the errors进行了测试。

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

由于自相关是要继续前进，搜索没有自相关的模型不受欢迎的特征。

换句话说，因为您在错误中仍然存在自相关，所以仍然存在未被模型解释的差异。