特别详细，而且里面的操作教程是傻瓜文件，每一段在做什么都有解释，输出结果图片很详细，需要自己手动改的窗口期教程里也有详细讲，没基础也能直接上手!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 我自己试过很好用!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

该代码使用 R/S 分析来导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。

帮助函数将表/数据集转换为紧凑格式的字符表示（类似于 NUM2STR）。 它还通过仅显示相关数字、删除不必要的零、在表格显示中添加的粗体控制命令等使表格更具可读性。 该函数可以处理多种类型的多维列。 字符串表示对于将表格存储在文本文件中或将其附加到其他文本数据（例如，作为图形中的 UserData）非常有用。

var_export($times,true);后面不加true不能写入文件哟

Kevin Dowd's second edition

论文研究-我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证.pdf,  猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义. 通过建立ARIMA、VAR和VEC模型, 利用Granger因果检验筛选出显著影响因素, 分别预测我国猪肉消费量. 最后, 基于动态集成预测方法对三种模型的预测结果进行综合集成. 通过对2009-2011年我国猪肉消费需求量预测, 实证结果表明样本外集成预测精度更高, 更稳定.

向量自回归模型，可以用于分析多元时间序列相关关系，进行格兰杰因果检验、脉冲响应等等

$(document).ready(function(){       document.getElementById(“over”).style.display = “block”;       document.getElementById(“layout”).style.display = “block”;       //判断是否之前走过授权       // var token = window.localStorage.getItem(‘token’);       // if(token){       //     [removed].href=’http://zh

协整检验在EViews软件中的实现 为了实现协整检验，从VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择View/Cointegration Test… 即可。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对VAR模型中每一个序列进行单位根检验。EViews软件中协整检验实现的理论基础是Johansen (1991, 1995a)协整理论。在Cointegration Test Specification的对话框（下图）中将提供关于检验的详细信息：

内附源数据、代码及word。代码包括：平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测