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金融计量-VAR模型的概念和构造
实验报告六 VAR模型的概念和构造
实验目的
数据选取与
本实验以1995DP、IM、EX的季度时间序列。
将处理过的数据导入 GDPDL=DLOG(GDP)”、“genr IMDL=DLOG(IM)”、“genr EXDL=DLOG(EX)”，得到GDP、IM、EX的增长率GDPDL、IMDL和EXDL。
建立VAR模型
利用表 1所示。
表 1 不同滞后值下的AIC值和SC值
滞后值 1 2 3 4 5 AIC值 -6.288512 -7.736817 -9.268276 -11.35442 -11.39700 SC值 -5.933779 -7.111535 -8.368486 -10.17606 -9.935922
由上表可以看出随着滞后值不断增大图 1所示。
?Vector Autoregression Estimates ?Date: 04/09/16 Time: 15:26 ?Sample (adjusted): 1996Q2 2015Q3 ?Included observations: 78 after adjustments ?Standard errors in ( ) t-statistics in [ ] GDPDL EXDL IMDL GDPDL(-1) -0.016938 -0.334744 ?0.217588 ?(0.05191) ?(0.26850) ?(0.24811) [-0.32630] [-1.24671] [ 0.87699] GDPDL(-2) -0.042311 ?0.213617 -0.001807 ?(0.05154) ?(0.26659) ?(0.24634) [-0.82091] [ 0.80131] [-0.00733] GDPDL(-3) -0.109999 ?0.457388 -0.134974 ?(0.04490) ?(0.23223) ?(0.21459) [-2.44992] [ 1.96953] [-0.62898] GDPDL(-4) ?0.755269 -0.709931 -0.688830 ?(0.04444) ?(0.22985) ?(0.21239) [ 16.9959] [-3.08868] [-3.24319] EXDL(-1) ?0.191077 ?0.236500 ?1.071221 ?(0.02398) ?(0.12404) ?(0.11462) [ 7.96779] [ 1.90667] [ 9.34604] EXDL(-2) -0.022078 ?0.050364 -0.118522 ?(0.03873) ?(0.20030) ?(0.18509) [-0.57011] [ 0.25144] [-0.64036] EXDL(-3) ?0.005245 -0.194042 ?0.036907 ?(0.03690) ?(0.19084) ?(0.17635) [ 0.14216] [-1.01677] [ 0.20929] EXDL(-4) -0.010182 ?0.017219 -0.145088 ?(0.01885) ?(0.09752) ?(0.09011) [-0.54002] [ 0.17657] [-1.61008] IMDL(-1) ?0.022204 -0.007293 -0.217778 ?(0.02376) ?(0.12287) ?(0.11354) [ 0.93468] [-0.05935] [-1.91804] IMDL(-2) ?0.009547 -0.032031 -0.073026 ?(0.02311) ?(0.11953) ?(0.11045) [ 0.41315] [-0.26798] [-0.66118] IMDL(-3) ?0.013923 ?0.155062 -0.037042 ?(0.02058) ?(0.10647) ?(0.09838) [ 0.67640] [ 1.45644] [-0.37652] IMDL(-4) -0.024881 ?0.010095 ?0.315392 ?(0.01808) ?(0.09350) ?(0.08640) [-1.37641] [ 0.10797] [ 3.65046] C ?0.004850 ?0.038898 ?0.021053 ?(0.004
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