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五向量自回归模型课件
第四章 向量自回归模型
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。
经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供严密的说明,内生变量既可出现在方程的左端又可出现在方程的右端,使得估计和推断变得更加复杂。
为此提出一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。
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第四章 向量自回归模型
研究多种经济变量动态变化的方法
----多元时间序列分析
向量自回归模型
向量移动平均模型
向量ARMA模型
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第四章 向量自回归模型
非结构化的多方程模型
向量自回归模型(vector autoregression,VAR)
向量误差修正模型(vector error correction model,VECM)
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第四章 向量自回归模型
向量自回归(VAR)是将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。
VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一,并且在一定的条件下,多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型,因此,近年来VAR模型受到越来越多的经济工作者的重视。
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1.1 VAR模型的一般表示
VAR(p) 模型的数学表达式:
其中:yt 是 k 维内生变量列向量, p 是滞后阶数,T 是样本个数, 1,…,p 是待估计的kk 维系数矩阵
称为非限制性向量自回归模型
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6
1.1 VAR模型的一般表示
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7
1.1 VAR模型的一般表示
t 是 k 维扰动列向量(它们相互之间可以是同期相关的,但与自己的滞后值无关且与等式右边的变量也无关)
白噪声向量 t 也称为冲击向量、抖动或新息 ,因为 t 没有结构性的含义,被称为简化形式的冲击向量。
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不以严格的经济理论为依据。在建模过程中只需明确:VAR模型中包含哪些变量和滞后期 p
VAR模型对参数不施加零约束,即参数估计值显著与否都被保留在模型中
VAR模型估计的参数较多,当样本容量较小时,多数参数的估计量误差较大
VAR模型的解释变量中不包括任何当期变量
非限制性VAR模型的应用之一是预测。由于模型右侧不含当期变量,用于预测时不必对解释变量在预测期内的取值作任何预测
VAR模型的特点:
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9
VAR模型的EViews操作
三种方法:
1、选择Quick/Estimate VAR…
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10
VAR模型的EViews操作
三种方法:
1、选择Quick/Estimate VAR…
出现右图的对话框:
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11
VAR模型的EViews操作
三种方法:
2、选择Objects/New object
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12
VAR模型的EViews操作
三种方法:
2、选择Objects/New object
选择VAR
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13
VAR模型的EViews操作
三种方法:
2、选择Objects/New object
选择VAR
输出对话框
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