向量自回归（VAR）模型定义.pdf

目录 0.摘要 - 2 - 1.研究背景 - 3 - 1.1 背景- 3 - 1.2 数据来源 - 4 - 2.方法和模型- 5 - 2.1 向量自回归（VAR）模型定义 - 5 - 2.2 VAR 模型稳定的条件 - 6 - 2.3 VAR 模型滞后期 k 的选择 - 7 - 2.4 格兰杰非因果性检验- 8 - 2.5 VAR 模型的脉冲响应函数和方差分解 - 9 - 3.实证与分析 - 12 - 3.1 数据的描述性统计- 12 - 3.2 数据建模 - 13 - 3.2.1 滞后阶数的选取- 14 - 3.2.2 VAR 模型参数的估计以及协整检验与平稳性检验 - 14 - 3.2.3 模型的格兰杰因果检验、脉冲分析、方差分解 - 16 - 3.3 分析与小结- 19 - 4.结论 - 20 - 5. 参考文献 - 21 - 6.附录- 22 - 摘要 制造业采购经理人指数（制造业 PMI 指数），是现在整个世界上用于 监测宏观经济的运行最重要的先进指标。方法是通过对制造业的发展趋 势进行具体描绘，制造业 PMI 指数是能在一定程度上反映出国家未来的 经济走势。在资本市场普遍发展的今天，宏观的经济走向，通常会影响 到一个国家的股票市场的波动，进一步影响投资者的收益。因为这样， 通过研究制造业 PMI 指数与股票市场指数之间微妙的关系，不管是从维 护资本市场的稳定发展，还是从提高投资者的收益角度上来看，都是具 有非常积极的现实意义。 这篇文章主要利用 VAR 模型，对宏观经济数据的制造业 PMI 指数和金 融市场的上证综指以及沪深 300 指数进行建模，来研究这三者之间的相 互关系，试图去揭开数据背后隐藏的经济金融原理。这篇文章一共四个 部分，第一部分是研究意义、背景和动机以及目前向量自回归的发在情 况，其次介绍数据来源。第二部分介绍方法和模型，主要介绍了 VAR 模 型的原理，滞后阶数的选择，平稳性检验，格兰杰因果检验，脉冲分 析，方差分解等。第三部分是实证部分，利用第二部分介绍的模型与方 法，用数据进行建模，并进行简要分析。最后一部分是结论与分析。 因为在中国内地一般是公布官方的制造业PMI 指数，所以这篇文章采 用的是对比分析的方法，就是通过搜集往年的的官方制造业ＰＭＩ数 据、金融市场的上证综指以及沪深 300 指数，构建相应的向量自回归模 型（ＶＡＲ模型），用来证实与分析官方制造业 PMI、金融市场的上证综 指以及沪深 300 指数进行建模之间的关系。最终的研究结果明确的表明 了：（１）官方制造业PMI 的波动对本国的上证综指及沪深 300 指数变 化产生了很明显的影响，明确的表明了本国制造行业等实体行业的经济 运行情况，可通过一些股票的市场信息的传导机制，最后反应在股票的 价格上；（２）脉冲研究结果可以帮助我们清楚了解，短时间内上证综 指和沪深 300 指数在我国制造业 PMI 指数受到影响之后会在第２期就出 现对应反馈，此时，官方制造业 PMI 在上证综指和沪深 300 指数共同遭 受影响之后会在第 1 期就出现对应反馈；（３）方差分解的结果让我们 准确知道了，在除去上证综指及沪深 300 指数自身的影响成分外，本国 官方制造业 PMI 对上证综指及沪深 300 指数的波动均具有一些解释的能 力。 另一方面，经过对比我们发现，官方制造业 PMI 与上证综指关及沪深 300 指数之间系存在这下面的四个明显差异：一个是在 VAR 模型的参数估 计的最终结果上面，官方制造业 PMI 指数变化会在一定程度上作用于上 证综指的变化，然而对沪深 300 指数的影响不如对上证综指的影响深 远；第二个方面可以通过 Granger 因果关系检验的结果上面看，就算官 方制造业的 PMI 指数与上证综指及沪深 300 指数都存在着双向因果关 系，但是却是在不同的明显性水平之下通过了检验，表明官方制造业的 PMI 指数与上证综指及沪深 300 指数之间的互相因果关系存在着强弱的差