高鐵梅老師的EVIEWS教學課件第二十三章 模型.ppt

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1、第二十三章模型EViews中的模型是一個方程或多個方程的組合,這些方程共同描述一組變量之間的關系。模型方程有很多來源:可以是簡單的恒等式,可以是單個方程的估計結果,也可以是使用任意一種EViews多方程估計方法所獲得的估計結果。EViews模型可以把所有這些來源的方程結合成一個對象,該對象可以對模型的所有變量產(chǎn)生一個確定的或隨機的聯(lián)合預測或模擬。在確定性條件下,模型的輸入是固定的已知值,并且輸出變量的路徑是單一的;在隨機性條件下,可以對模型參數(shù)、方程殘差或者外生變量增加一個隨機成分,以使模型包含不確定性。模型還可以在外生變量的不同假設下研究

2、擬合的結果。在EViews中,我們把這些假設稱為“情景分析(scenarios)”,并提供各種工具研究多變量模型的情景分析。即使研究的只是單一方程,也會發(fā)現(xiàn)把它建成一個模型是很有益處的,因為這樣可以利用EViews模型對象所提供的各種手段。§23.1概述本節(jié)將簡要介紹EViews模型對象的功能、結構,以及本章所使用的術語。一個模型包括一組方程,這些方程是用來描述一組變量之間關系的。模型變量可以分為兩種:由模型內部決定的變量我們稱為內生變量,而在模型外部決定的變量我們稱為外生變量。還有一種變量我們稱為附加因子,它是外生變量的一種特殊形式。模型

3、的最一般形式可以用數(shù)學符號寫為:(23.1)其中y是內生變量向量,x是外生變量向量,F(xiàn)是實函數(shù)的向量。為使方程有唯一解,方程個數(shù)與內生變量個數(shù)一般應相同。在EViews中,模型的每個方程都必須有唯一對應的內生變量,即模型的每個方程都必須能夠寫成下述形式(23.2)其中是方程i的內生變量。EViews具有標準化方程的能力,包括對內生變量的簡單變形,必要時可以自動把方程寫成顯性形式。對任何方程都不是內生變量的變量被視為是外生變量。EViews模型中的方程既可以是內置的,又可以是鏈接的。內置方程以模型內的文本形式表示其表達式。鏈接方程在模型中的表

4、達式則是來自模型外部的EViews對象,例如單一方程或多方程估計對象,甚至可以是另一個模型。鏈接使模型能夠與其方程的估計方法或與該模型所依賴的另一個模型更加緊密地聯(lián)系起來。例如,工業(yè)供給和需求模型可以與另一個模型和估計方程鏈接起來。工業(yè)供給和需求模型:←為總消費的預測鏈接宏觀經(jīng)濟模型對象←鏈接含有工業(yè)供給方程的方程對象←鏈接含有工業(yè)需求方程的方程對象←內置恒等式:供給=需求方程還可以分為隨機方程和恒等式。大致說來,恒等式是應用實際數(shù)據(jù)時等式精確成立的方程,而隨機方程只有帶有隨機誤差時才能成立。隨機方程主要來自統(tǒng)計估計過程,而等式則來自變量之

5、間的會計關系。對于一組既定的外生變量值X,我們將試圖找到一組內生變量值Y,使得模型方程在容許的偏差內成立。對于一個簡單的模型,我們將逐期進行迭代求解。如果模型方程包含內生變量的未來值,那么我們需要用更復雜的方法來同時求解所有區(qū)間上的值。EViews通常會在變量名的基礎上產(chǎn)生結果序列名,這一般是在變量名的末尾加上表示特征的擴展名。例如,模型內生變量名為“Y”,當EViews求解模型時,它會把結果保留在工作區(qū)中稱為“Y_0”的觀測序列中,我們稱這種標識名為別名(Aliasing)。別名是EViews模型的一個重要特征,它使得模型中的變量可以被標

6、識成工作區(qū)序列的不同集合,而不需要改變模型方程。模型求解后,別名一般用于內生變量以避免歷史數(shù)據(jù)被覆蓋。對于包含滯后內生變量的模型,別名可以把滯后變量與實際歷史數(shù)據(jù)或者與求解的前期值連接起來,前者我們稱為靜態(tài)預測,后者我們稱為動態(tài)預測。這兩種情形求解模型時,對單期來說滯后內生變量實際上都被作為外生變量。當使用模型情景分析時,別名還時常用于外生變量。模型情景分析可以用來研究在外生變量路徑或附加因子的不同假設下,模型的預測是怎樣變化的。在情景分析中,可以通過更改某外生變量來改變這個外生變量的路徑。當一個變量被更改時,其值將從特定情景分析的工作區(qū)序

7、列取得。序列名是通過在變量名后面加上標識情景分析的后綴形成的。保存模型在該情景分析下的解時使用同樣的后綴。使用情景分析可以容易地比較模型在各種不同假設下的預測結果,而不需要改變模型的結構。下表給出了模型別名把變量名標識成工作區(qū)中的序列名的典型例子:模型名工作區(qū)序列內生變量Y→Y歷史數(shù)據(jù)→Y_0基本解結果→Y_1情景1結果外生變量X→X基本預測的歷史數(shù)據(jù)→X_1情景1的預測前面我們提到了稱為附加因子的第三類變量。附加因子是一種特殊類型的外生變量,它被用來改變隨機方程的結果,以對歷史數(shù)據(jù)進行更好的擬合,或改善模型的預測結果。盡管不能像外生變量那

8、樣處理附加因子,但是EViews為附加因子提供了一個單獨的界面以便利一些常用的處理?!?3.2一個模型例子我們將以一個簡單的美國宏觀經(jīng)濟模型為例來介紹怎樣通過EViews模型對象

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