1，vecm中模型调整系数一定要为负数吗

别输入内变量外变量即
我也不确定，还是看看专业人士怎么说。

vecm中模型调整系数一定要为负数吗

2，如何选择VECM模型里的协整方程

这两者的区别不是长期和短期的关系。是有没有协整和单位根的区别。但是个人经验来说，VAR的短期制约和长期制约都比VECM要优秀。
任务占坑

如何选择VECM模型里的协整方程

3，vecm模型的变量输入顺序不一样有什么影响

期待看到有用的回答！
如果是只有两个变量的，应该是负数，多于两个的，可以是正数，不知道如何理解，我做的一些两个变量的模型，出现的是正数，不过是用VECM做的，不知道这和

vecm模型的变量输入顺序不一样有什么影响

4，请教关于var和vec滞后期选择的问题

里面是让你填写内生变量的滞后阶数。 在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量，这就涉及到一个滞后阶数的问题。 因为滞后阶数越多，需要估计的参数就越多，这就影响到自由度。滞后阶数的增加会在一定程度上提高...
这是因为vecm模型是有协整约束的var模型，而vecm模型其实使用了var模型的一阶差分形式，相当于已经滞后了一阶，如果原var模型是3阶，则vecm模型则是3-1阶。

5，误差修正模型的结构

为了便于理解，我们通过一个具体的模型来介绍它的结构。假设两变量X与Y的长期均衡关系为:Yt = α0 + α1Xt + μt由于现实经济中X与Y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是X与Y间的短期的或非均衡的关系，假设具有如下(1,1)阶分布滞后形式该模型显示出第t期的Y值，不仅与X的变化有关，而且与t-1期X与Y的状态值有关。由于变量可能是非平稳的，因此不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得： (**) , 式中，λ = 1 ? μ，， 如果将（**）中的参数，与Yt = α0 + α1Xt + μt中的相应参数视为相等，则（**）式中括号内的项就是t-1期的非均衡误差项。（**）式表明：Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。同时，（**）式也弥补了简单差分模型ΔY1 = ΔXt + vt的不足，因为该式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。(**) 　称为一阶误差修正模型(first-order error correction model)。（**）式可以写成： 其中:ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|<1 ，由关系式μ得0<λ<1。可以据此分析ecm的修正作用：(1)若(t-1)时刻Y大于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为正，则(-λecm)为负，使得ΔYt减少；(2)若(t-1)时刻Y小于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为负，则(-λecm)为正，使得ΔYt增大。（***）体现了长期非均衡误差对的控制。 　需要注意的是：在实际分析中，变量常以对数的形式出现。其主要原因在于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合于包含在经典回归方程中。于是:(1)长期均衡模型Yt = α0 + α1Xt + μt中的α1可视为Y关于X的长期弹性（long-run elasticity）(2)短期非均衡模型 中的β1可视为Y关于X的短期弹性（short-run elasticity）。更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。
原发布者:人生_浮萍_10.4向量误差修正模型（VECM）10.4.1VECM的表达形式对于含有n个变量的VAR模型，当对应的矩阵的秩介于0和n之间的时候，即0rn，这n个变量之间存在r个协整关系。让我们定义一个r维的矩阵B，其中B的列含有(nr)个不同的线性独立协整向量，所以rank(B)r。从长期来看，即所谓的均衡状态或者静止状态，这样的关系精确地存在，所以在长期，我们有：ZtBYt0然而，从短期来看，例如对于每个确定的时刻t，都存在偏离协整关系BYt的成分。这种偏离代表了这些长期关系在短期内的一定程度的非均衡状态，所以偏离成分一般被称为误差。AZt1ABYt1促使Yt增加或者因此，减少，从而使得BYt朝着它的长期均值移动(长期均值为0，为什么?)。这种增加或者减小的变化，实际上是一种调整，所以称为误差修正。因为这里我们研究的对象是VAR模型，所以VECM的名字由此而来。根据定义，矩阵A衡量了Yt中每个变量是如何调整，从而回复到长期的均衡关系的水平上。所以，矩阵A经常被称为调整系数。另外，在实践中，经常对协整向量B进行标准化。10.4.2VECM模型的演示1）两个变量的VAR（1）模型的VECMy1t0.41.5y1,t11ty0.21.5y2,t12t2t在这个例子中，0.61.50.20.5使y1t的系数为1

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