【作者】 黄敏； 田益祥；

【Author】 HUANG Min,TIAN Yi-xiang (School of Management,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054,China)

【机构】 电子科技大学管理学院；

【摘要】 VAR模型成功构建的关键在于滞后项的选取,但是选取滞后项往往带有不确定性。本文引入数据分组处理方法(GMDH),客观选取VAR模型的滞后项．并确定模型的最优结构。实证对比表明,在预测效果上基于 GMDH的VAR模型优于传统方法构建的模型。更多还原

【Abstract】 This article uses GMDH to solve the uncertainty of choosing the lagged variable in VAR model. Based on the principle of GMDH, the lagged variable and the optimal model can be chosen objectively. The example shows that the prediction of GMDH - type VAR is more accurate.更多还原