建立好二元var（5）模型之后需要对残差序列进行哪些检验？

建立好二元VAR(5)模型之后，需要对残差序列进行一系列的检验，以确保模型的合理性和可靠性。以下是常见的对VAR模型残差序列进行检验的方法：

1. 自相关性检验：使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来检查残差序列中是否存在自相关性。如果存在自相关性，则说明模型中还存在未建模的信息，需要对模型进行调整。

2. 正态性检验：使用正态概率图（PP图）或者Kolmogorov-Smirnov检验来检查残差序列是否服从正态分布。如果残差序列不服从正态分布，则说明模型的假设可能存在偏差，需要对模型进行修正。

3. 稳定性检验：使用单位根检验（如ADF检验、Phillips-Perron检验、KPSS检验）来检查残差序列是否平稳。如果残差序列不平稳，则说明模型存在问题，需要进行修正。

4. ARCH效应检验：使用Ljung-Box检验或者Breusch-Godfrey检验来检查残差序列是否存在异方差性。如果存在异方差性，则说明模型中存在未建模的波动性，需要对模型进行修正。

需要注意的是，以上检验方法不一定适用于所有的VAR模型。选择哪些检验方法应该根据具体情况进行。同时，多种检验方法的结果应该综合考虑，以得出对模型的全面评估。