VAR 模型通常与季节性数据一起使用，例如在大多数时间序列（如 GDP 或失业）是季节性的宏观经济学中。季节性在 (1) 模型外部（通过在拟合 VAR 模型之前对序列进行季节性调整）或 (2) 在模型内部（例如通过包括季节性虚拟变量）进行处理。

对于（1），可以通过函数（如@GD_N 的另一个答案中提到的）或通过拟合单变量 SARIMA 模型或具有季节性假人或傅立叶项的 ARIMA 模型来执行季节性分解stl-decompose但也有其他选择。

对于 (2)，季节性虚拟变量可以作为外生回归量包含在内，也可以通过 R 函数中的可选参数包含在内season（在包手册vars::VAR中向下滚动以获取详细信息）。

让我逐步向您解释如何消除季节性：

1. 检测趋势：先判断时间序列是加法还是乘法
2. 去趋势时间序列：这将暴露季节性。
3. 平均季节性：从去趋势时间序列中，很容易计算平均季节性。我们将季节性相加并除以季节性数。

如果您使用的是 R，则有两个函数decompose和stl，它们可以帮助您完成上述操作。通常，分解用于消除时间序列中的季节性影响。它提供了一种更简洁的方式来理解趋势。

• 注1：您可以使用自相关函数来识别季节性（每周、每月、每季度、每半年或每年）
• 注意 2：SARMA 处理季节性，也请阅读它。