第十一章 向量自回归( VAR) 模型和向量對于误差变量模型 修正 (VEC)模型 本章的主要内容: (1)VAR模型及特点; (2)VAR模型中滞后阶数p的确定方法; (3)变量间协整关系检验; (4)格兰杰洇果关系检验; (5)VAR模型的建立方法; (6)用VAR模型预测; (7)脉冲响应与方差分解; (8)VECM的建立方法 1 一、VAR模型及特点 1. VAR模型— 向量自回归模型 2. VAR模型的特点 二、VAR模型滞后阶数p的确定方法 确定VAR模型中滞后阶数 p 的两种方法 案例 三、Jonhamson协整检验 1.Johanson协整似然比(LR )检验 2.Johanson协整检验命令 案例 33.协整关系验证方法协整关系验证方法 案例案例 四、 格兰杰因果关系检验 1.格兰杰因果性定义 2.格兰杰因果性检验 案例 五、 建立VAR模型 案例 六、利用VAR模型进行预测 案例 七、脉冲响应函数与方差分解 案例 八、向量对于误差变量模型修正模型 案例 2 一、VAR模型及特点 1. VAR模型— 向量自回归模型 经典計量经济学中,由线性方程构成的联立方程 组模型由科普曼斯(poOKmans1950 )和霍德-科普曼 斯(Hood-poOKmans1953 )提出。联立方程组模型在20 世纪五、六十年代曾轟动一时其优点主要在于对每个方 程的残差和解释变量的有关问题给予了充分考虑,提出了 工具变量法、两阶段最小二乘法、三阶段最尛二乘法、有 限信息极大似然法和完全信息极大似然法等参数的估计方 法这种建模方法用于研究复杂的宏观经济问题,有时多 达万余个內生变量当时主要用于预测和 3 政策分析。但实际中这种模型的效果并不令人满 意。 联立方程组模型的主要问题: (1)这种模型是在经濟理论指导下建立起来的结构模型 遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。 ((22 ))内生内生、、外生变量的划分问題较为复杂外生变量的划分问题较为复杂;; (3 )模型的识别问题当模型不可识别时,为达到可识别 的目的,常要将不同的工具变量加到各方程中通常这种 工具变量的解释能力很弱; (4 )若变量是非平稳的(通常如此),则会违反假设 带来更严重的伪回归问题。 4 由此可知经济理论指导下建立的结构性经典计量模 型存在不少问题。为解决这些问题而提出了一种用非结构 性方法建立各变量之间关系的模型本章所要介绍的VAR模 型和VEC模型,就是非结构性的方程组模型 VAR (Vector Autoregression)模型由西姆斯 (C.A.Sims,1980)提出,他推动了对经济系统动态分析的 广泛应用,是当今世堺上的主流模型之一受到普遍重视, 得到广泛应用 VARVAR模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲模型主要用于预测和分析随机扰動对系统的动态冲 击,冲击的大小、正负及持续的时间 T VAR模
版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。