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《VAR模型和VEC模型-Johansen協(xié)整檢驗.ppt》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、第11章VAR模型和VEC模型重點內(nèi)容：向量自回歸理論VAR模型的建立Johansen協(xié)整檢驗VEC模型的建立一、向量自回歸（VAR）模型1.向量自回歸理論向量自回歸模型可以用來預(yù)測相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟時間序列系統(tǒng)，并分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，進一步解釋經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量所產(chǎn)生的影響。滯后階數(shù)為p的VAR模型表達式為yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxt+μt其中，yt為k維內(nèi)生變量向量；xt為d維外生變量向量；μt是k維誤差向量A1，A2，…，Ap，B是待估系數(shù)矩陣。一、向量自回歸（
2、VAR）模型1.向量自回歸理論滯后階數(shù)為p的VAR模型表達式還可以表述為即上式稱為非限制性向量自回歸（UnrestrictedVAR）模型，是滯后算子L的k╳k的參數(shù)矩陣。當行列式det[A(L)]的根都在單位圓外時，不含外生變量的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是指在模型中加入了內(nèi)生變量的當期值，即解釋變量中含有當期變量，這是與VAR模型的不同之處。下面以兩變量SVAR模型為例進行說明。xt=b10+b12zt+γ11xt-1+
3、γ12zt-1+μxtzt=b20+b21xt+γ21xt-1+γ22zt-1+μzt這是滯后階數(shù)p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平穩(wěn)隨機過程；隨機誤差項μxt和μzt是白噪聲序列，并且它們之間不相關(guān)。系數(shù)b12表示變量的zt的變化對變量xt的影響；γ21表示xt-1的變化對zt的滯后影響。該模型同樣可以用如下向量形式表達，即B0yt=?0+?1yt-1+μt一、向量自回歸（VAR）模型3.VAR模型的建立選擇“Quick”
4、“EstimateVAR…”選項，將會彈出下圖所示的對話框。該對話框包
5、括三個選項卡，分別是“Basics”、“Cointegration”和“VECRestrictions”，后兩個選項卡在VEC模型操作中使用。系統(tǒng)默認是“Basics”選項卡。。一、向量自回歸（VAR）模型3.VAR模型的建立在“VARType”中有兩個選項：“UnrestrictedVAR”建立的是無約束的向量自回歸模型，即VAR模型的簡化式；“VectorErrorCorrection”建立的是誤差修正模型?！癊stimationSample”的編輯框中輸入的是樣本區(qū)間，當工作文件建立好后，系統(tǒng)會自動
6、給出樣本區(qū)間?！癊ndogenousVariables”中輸入的是內(nèi)生變量?！癊xogenousVariables”中輸入的是外生變量，系統(tǒng)默認情況下將常數(shù)項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模型的檢驗VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（1）AR根的圖與表如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都小于1，即都在單位圓內(nèi)，則該模型是穩(wěn)定的；如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都大于1，即都在單位圓外，則該模型是不穩(wěn)定的。如果被估計的VAR模型不穩(wěn)定，
7、則得到的結(jié)果有些是無效的。在VAR對象的工具欄中選擇“View”
8、“LagStructure”
9、“ARRootsTable/ARRootsGraph”選項，得到AR根的表和圖。一、向量自回歸（VAR）模型4.VAR模型的檢驗VAR模型中AR根的圖VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（1）AR根的圖與表一、向量自回歸（VAR）模型3.VAR模型的建立VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（2）Granger因果檢驗Granger因果檢驗的原假設(shè)是H0：變量x不能Granger引起變量y備擇假設(shè)是H1：變量x能Granger引起變量y
10、在EViews軟件操作中，選擇VAR對象工具欄中的“View”
11、“LagStructure”
12、“GrangerCausality/BlockExogeneityTests”選項，可得到檢驗結(jié)果。一、向量自回歸（VAR）模型3.VAR模型的建立VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（2）Granger因果檢驗右圖的檢驗結(jié)果為：在5%的顯著性水平下，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)。一、向量自回歸（VAR）模型
13、3.VAR模型的建立VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（3）滯后排除檢驗滯后排除檢驗（LagExclusionTests）是對VAR模型中的每一階數(shù)的滯后進行排除檢驗。如右圖所示。第一列是滯后階數(shù)，第二列和第三列是方程的χ2統(tǒng)計量，最后一列是聯(lián)合的χ2統(tǒng)計量。一、向量自回歸（VAR）模型3.VAR模型的建立VAR模型的滯后結(jié)構(gòu)檢驗（4）滯后階數(shù)標準選擇VAR對象工具欄中的“View”
14、“LagStructure”
15、“LagLengthC
