基于向量自回归模型(VAR)的.pptx

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1、基于向量自回归模型(VAR)的广义脉冲响应函数及方差分解法主讲人:黄文影孙琳琳Eiews操作步骤一、建立向量自回归模型二、时间序列的平稳性检验三、VAR模型的滞后结构检验四、广义脉冲响应函数模型的建立及结果分析五、方差分解一、向量自回归模型(VAR)1980年西姆斯(Ch-restopher•Sims)将VAR模型引入到经济学中,推动了经济系统动态性分析的广泛应用,他本人也因此而荣获2011年诺贝尔经济学奖。——VectorAutoregressiveModelVAR(p)的一般表达式:本文献中,Yt是由7个内生变量组成的向量,即Yt=(LnGDPt,Lnwat

2、ert,Lninwatert,LnSO2t,Lnsmoket,Lnindustt,Lnindsolidt)对时间序列进行对数化,容易得到平稳序列,而且不改变时序数据的特征二、时间序列的平稳性检验伪回归现象有时候时间序列的高度相关仅仅是因为二者同时具有随时间向上或向下变动的趋势,并没有真正的联系将非平稳数据之间进行进行回归可能导致荒谬的结果曲线呈现波动中上升的趋势,显然不平稳,所以不是一个平稳序列四、Johansen协整检验EViews操作在EViews软件操作中,选择VAR01对象工具栏中的“View”

3、“CointegrationTest…”选项,打开下图所示

4、的协整检验设定对话框。Johensen协整检验Johensen协整检验左边第一列就是原假设,分别为:没有协整关系(None)、至多一个协整关系(Atmost1)…本检验结果表明在5%的置信水平下至少四个协整关系,接受原假设三、VAR模型的滞后结构检验AR根的图与表如果VAR模型所有根模的倒数都小于1,即都在单位圆内,则该模型是稳定的;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1,即都在单位圆外,则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR模型不稳定,则得到的结果有些是无效的。9在EViews软件关于VAR模型的滞后期检验一旦完成VAR模型的估计,EViews会提供关于被估计的

5、VAR模型的各种视图。四、广义脉冲响应函数法在实际应用中,由于VAR模型是一种非理论性的模型(不能用数学方法来表达的关系的模型),因此在分析VAR模型时,往往分析模型受到某种冲击时对系统的动态影响,这种分析方法称为脉冲响应函数方法——ImpulseResponseFunction广义脉冲响应函数法——不依赖于VAR模型中变量次序的扰动项正交矩阵的方法12本例选择销售收入数据为各行业的需求变量,分析各下游行业自身需求的变动对钢铁行业需求的影响。分别用y1表示钢材销售收入;y2表示建材销售收入y3表示汽车销售收入;y4表示机械销售收入;y5表示家电销售收入,指标名后

6、加上后缀sa,样本区间为1999年1月~2002年12月例钢铁行业的需求对下游相关行业变化的响应13脉冲响应函数在EViews软件中的实现先建立一个VAR模型,然后在VAR工具栏中选择View/ImpulseResponse…或者在工具栏选择Impulse,并得到下面的对话框,有两个菜单:Display和ImpulseDefinition。14分别给各下游行业销售收入一个冲击,得到关于钢材销售收入的脉冲响应函数图。在下列各图中,横轴表示冲击作用的响应期间数(单位:月度),纵轴表示钢材销售收入(亿元),实线表示脉冲响应函数,代表了钢材销售收入对相应的行业销售收入的

7、冲击的反应,虚线表示正负两倍标准差偏离带。15y1:钢材;y2:建材;y3:汽车;y4:机械;y5:家电16从第一个图中可以看出,当在本期给建材行业销售收入一个正冲击后,钢材销售收入在前4期内小幅上下波动之后在第6期达到最高点(=12.03,即在第6期y1对y2的响应是12.03);从第9期以后开始稳定增长。这表明建材行业受外部条件的某一冲击后,经市场传递给钢铁行业,给钢铁行业带来同向的冲击,而且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。17脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而方差分解(variancedecomp

8、osition)是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。因此,方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。五、方差分解18方差分解在EViews软件中的实现为了得到VAR的方差分解,从VAR的工具栏中选View/Variancedecomposition项。19各图中横轴表示滞后期间数(单位:月度),纵轴表示该行业需求对钢材需求的贡献率(单位:百分数)。数值越大,对钢材需求的影响越大。下游相关行业对钢铁行业变化的贡献程度20y1:钢材;y2:建材;y3:汽车;y4:机械;y

9、5:家电2122从上面4

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