中模型的操作脈沖響應(yīng)分析和方差分解的實(shí)現(xiàn)一、向量自回歸(VAR)模型1、向量自回歸理論滯后階數(shù)為p得VAR模型表達(dá)式還可以表述為即上式稱為非限制性向量自回歸(UnrestrictedVAR)模型,就是滯后算子L得k╳k得參數(shù)矩陣。當(dāng)行列式det[A(L)]得根都在單位圓外時(shí),不含外生變量得非限制性向量自回歸模型才滿足平穩(wěn)性條件。一、向量自回歸(VAR)模型2、結(jié)構(gòu)VAR模型(SVAR)結(jié)構(gòu)VAR就是指在模型中加入了內(nèi)生變量得當(dāng)期值,即解釋變量中含有當(dāng)期變量,這就是與VAR模型得不同之處。下面以兩變量SVAR模型為例進(jìn)行說明。xt=b10+b12zt+γ11xt-1+γ12zt-1+μxt

zt=b20+b21xt+γ21xt-1+γ22zt-1+μzt

這就是滯后階數(shù)p=1得SVAR模型。其中,xt和zt均就是平穩(wěn)隨機(jī)過程;隨機(jī)誤差項(xiàng)μxt和μzt就是白噪聲序列,并且她們之間不相關(guān)。系數(shù)b12表示變量得zt得變化對變量xt得影響;γ21表示xt-1得變化對zt得滯后影響。該模型同樣可以用如下向量形式表達(dá),即B0yt=

0+

1

yt-1+μt

一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立選擇“Quick”|“EstimateVAR…”選項(xiàng),將會彈出下圖所示得對話框。該對話框包括三個選項(xiàng)卡,分別就是“Basics”、“Cointegration”和“VECRestrictions”,后兩個選項(xiàng)卡在VEC模型操作中使用。系統(tǒng)默認(rèn)就是“Basics”選項(xiàng)卡。。一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立在“VARType”中有兩個選項(xiàng):“UnrestrictedVAR”建立得就是無約束得向量自回歸模型,即VAR模型得簡化式;“VectorErrorCorrection”建立得就是誤差修正模型。“EstimationSample”得編輯框中輸入得就是樣本區(qū)間,當(dāng)工作文件建立好后,系統(tǒng)會自動給出樣本區(qū)間。“EndogenousVariables”中輸入得就是內(nèi)生變量。“ExogenousVariables”中輸入得就是外生變量,系統(tǒng)默認(rèn)情況下將常數(shù)項(xiàng)c作為外生變量?！癓agIntervalsforEndogenous”中指定滯后區(qū)間一、向量自回歸(VAR)模型4、VAR模型得檢驗(yàn)VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(1)AR根得圖與表如果VAR模型所有根模得倒數(shù)都小于1,即都在單位圓內(nèi),則該模型就是穩(wěn)定得;如果VAR模型所有根模得倒數(shù)都大于1,即都在單位圓外,則該模型就是不穩(wěn)定得。如果被估計(jì)得VAR模型不穩(wěn)定,則得到得結(jié)果有些就是無效得。在VAR對象得工具欄中選擇“View”|“LagStructure”|“ARRootsTable/ARRootsGraph”選項(xiàng),得到AR根得表和圖。一、向量自回歸(VAR)模型4、VAR模型得檢驗(yàn)VAR模型中AR根得圖

VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(1)AR根得圖與表一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(2)Granger因果檢驗(yàn)Granger因果檢驗(yàn)得原假設(shè)就是

H0:變量x不能Granger引起變量y備擇假設(shè)就是H1:變量x能Granger引起變量y在EViews軟件操作中,選擇VAR對象工具欄中得“View”|“LagStructure”|“GrangerCausality/BlockExogeneityTests”選項(xiàng),可得到檢驗(yàn)結(jié)果。一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(2)Granger因果檢驗(yàn)右圖得檢驗(yàn)結(jié)果為:在5%得顯著性水平下,變量log(ex)能Granger引起變量log(ms),即拒絕原假設(shè);但變量log(ms)不能Granger引起變量log(ex),即接受原假設(shè)。10大家應(yīng)該也有點(diǎn)累了，稍作休息大家有疑問的，可以詢問和交流一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(3)滯后排除檢驗(yàn)滯后排除檢驗(yàn)(LagExclusionTests)就是對VAR模型中得每一階數(shù)得滯后進(jìn)行排除檢驗(yàn)。如右圖所示。第一列就是滯后階數(shù),第二列和第三列就是方程得χ2統(tǒng)計(jì)量,最后一列就是聯(lián)合得χ2統(tǒng)計(jì)量。一、向量自回歸(VAR)模型3、VAR模型得建立VAR模型得滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

(4)滯后階數(shù)標(biāo)準(zhǔn)

選擇VAR對象工具欄中得“View”|“LagStructure”|“LagLengthCriteria”選項(xiàng),在彈出得對話框中輸入最大滯后階數(shù),然后單擊“OK”按鈕即可得到檢驗(yàn)結(jié)果。二、脈沖響應(yīng)函數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF,ImpulseResponseFunction)分析方法可以用來描述一個內(nèi)生變量對由誤差項(xiàng)所帶來得沖擊得反應(yīng),即在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小得沖擊后,對內(nèi)生變量得當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生得影響程度。在EViews軟件操作中,選擇VAR對象工具欄中得“View”|“ImpulseResponse…”選項(xiàng),或者直接點(diǎn)擊VAR對象工具欄中得“Impulse”功能鍵即可得到脈沖響應(yīng)函數(shù)得設(shè)定對話框。。二、脈沖響應(yīng)函數(shù)在脈沖響應(yīng)函數(shù)得設(shè)定對話框中有兩個選項(xiàng)卡:一個就是“Display”,一個就是“ImpulseDefinition”。系統(tǒng)默認(rèn)下打開得就是“Display”選項(xiàng)卡。其中,“DisplayFormat”包含三種顯示形式,“Table”表格形式,“MultipleGraphs”多個圖形式,“binedGraphs”組合圖形式。系統(tǒng)默認(rèn)下就是“MultipleGraphs”選項(xiàng)。二、脈沖響應(yīng)函數(shù)“DisplayInformation”中輸入沖擊變量(Impulses)和脈沖響應(yīng)變量(Responses)。這里可以輸入內(nèi)生變量得名稱,也可以輸入變量得序號。在“Periods”中輸入顯示得最長時(shí)期?！癆ccumulatedResponses”為累積響應(yīng)。對于穩(wěn)定得VAR模型,脈沖響應(yīng)函數(shù)應(yīng)趨于0,累積響應(yīng)趨于非0常數(shù)。三、方差分解基本思想:方差分解得基本思想就是,把系統(tǒng)中得全部內(nèi)生變量(k個)得波動按其成因分解為與各個方程新息相關(guān)聯(lián)得k個組成部分,從而得到新息對模型內(nèi)生變量得相對重要程度。在EViews軟件操作中,選擇VAR對象工具欄中得“View”|“VarianceDeposition…”選項(xiàng),彈出對話框。其部分內(nèi)容設(shè)定與脈沖響應(yīng)函數(shù)相同。當(dāng)改變VAR模型中得變量順序時(shí),基于Cholesky因子得方差分解會有改變。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)1、Johansen協(xié)整理論在VAR(p)模型中,設(shè)變量y1t,

y2t,…,ykt均就是非平穩(wěn)得一階單整序列,即yt~I(1)。xt就是d維外生向量,代表趨勢項(xiàng)、常數(shù)項(xiàng)等,yt=A1

yt-1+A2

yt-2+…+Ap

yt-p+B

xt+μt

變量y1t,

y2t,…,ykt得一階單整過程I(1)經(jīng)過差分后變?yōu)榱汶A單整過程I(0)四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)1、Johansen協(xié)整理論設(shè)變量y1t,

y2t,…,ykt均就是非平穩(wěn)得一階單整序列,即yt~I(1)。xt就是d維外生向量,代表趨勢項(xiàng)、常數(shù)項(xiàng)等,yt=A1

yt-1+A2

yt-2+…+Ap

yt-p+B

xt+μt

變量y1t,

y2t,…,ykt得一階單整過程I(1)經(jīng)過差分后變?yōu)榱汶A單整過程I(0)四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)1、Johansen協(xié)整理論其中,Δyt和Δyt-j(j=1,2,…,p)都就是由I(0)變量構(gòu)成得向量,如果

yt-1就是I(0)得向量,即y1t-1,y2t-1,…,ykt-1之間具有協(xié)整關(guān)系,則Δyt就是平穩(wěn)得。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)1、Johansen協(xié)整理論根據(jù)協(xié)整方程中就是否包含截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng),將其分為五類:第一類,序列yt沒有確定趨勢,協(xié)整方程沒有截距項(xiàng);第二類,序列yt沒有確定趨勢,協(xié)整方程有截距項(xiàng);第三類,序列yt有確定得線性趨勢,協(xié)整方程只有截距項(xiàng);第四類,序列yt有確定得線性趨勢,協(xié)整方程有確定得線性趨勢;第五類,序列yt有二次趨勢,協(xié)整方程只有線性趨勢。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)2、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(1)特征根跡(Trace)檢驗(yàn)(2)最大特征值檢驗(yàn)四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)2、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(1)特征根跡(Trace)檢驗(yàn)原假設(shè)為Hr0:λr>0,λr+1=0備擇假設(shè)為H

r1:λr+1>0,r=1,2,…,k-1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為

其中,

r就是特征根跡統(tǒng)計(jì)量。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)2、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(1)特征根跡(Trace)檢驗(yàn)當(dāng)

0<臨界值時(shí),接受H00,沒有協(xié)整向量;當(dāng)

1>臨界值時(shí),接受H10,至少有一個協(xié)整向量;當(dāng)

1<臨界值時(shí),接受H10,只有一個協(xié)整向量;當(dāng)

1>臨界值時(shí),拒絕H10,至少有兩個協(xié)整向量;…當(dāng)

r<臨界值時(shí),接受Hr0,只有r個協(xié)整向量。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)2、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(2)最大特征值檢驗(yàn)原假設(shè)為Hr0:λr+1=0備擇假設(shè)為Hr1:λr+1>0,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為

r=-n·ln(1-λr+1)其中,

r就是最大特征根統(tǒng)計(jì)量。當(dāng)

0<臨界值時(shí),接受H00,沒有協(xié)整向量;當(dāng)

0>臨界值時(shí),拒絕H00,至少有一個協(xié)整向量;當(dāng)

1<臨界值時(shí),接受H10,只有一個協(xié)整向量;當(dāng)

1>臨界值時(shí),拒絕H10,至少有兩個協(xié)整向量;…當(dāng)

r<臨界值時(shí),接受Hr0,只有r個協(xié)整向量。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)EViews操作在EViews軟件操作中,選擇VAR01對象工具欄中得“View”|“CointegrationTest…”選項(xiàng),打開下圖所示得協(xié)整檢驗(yàn)設(shè)定對話框。四、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)EViews操作在“Deterministictrendassumptionoftest”中確定協(xié)整方程得類型。在“Exogvariables”中輸入外生變量xt。如果沒有外生變量,此編輯框可為空。在“Lagintervals”中設(shè)定滯后區(qū)間,這