全的VAR模型理论基础及其Eviews实现.ppt

协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回归残差的协整检验，如DF检验和ADF检验等；另一种是基于回归系数的协整检验，如Johansen检验。Johansen在1988年及在1990年与Juselius一起提出的一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，是一种进行多变量协整检验的较好方法，因此，有时也称为JJ检验。将Yt的协整检验变成对矩阵Π的分析问题，这就是JJ检验的基本原理。因为矩阵Π的秩等于它的非零特征根的个数，因此可以通过对非零特征根个数的检验来检验协整关系和协整向量的秩。六、协整检验在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的“View”|“CointegrationTest…”选项，打开右图所示的协整检验设定对话框。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对VAR模型中的每一个序列进行单位根检验。协整检验六、协整检验在“Deterministictrendassumptionoftest”中确定协整方程的类型。根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五类：第一类，序列Yt没有确定趋势，协整方程没有截距项；第二类，序列Yt没有确定趋势，协整方程有截距项；第三类，序列Yt有确定的线性趋势，协整方程只有截距项；第四类，序列Yt有确定的线性趋势，协整方程有确定的线性趋势；第五类，序列Yt有二次趋势，协整方程只有线性趋势。结构分析主要是一种静态分析，即对一定时间内经济系统中各组成部分变动规律的分析。如果对不同时期内经济结构变动进行分析，则属动态分析。在经济模型中，内生变量（endogenousvariables）是指该模型所要决定的变量。外生变量（exogenousvariables）指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。内生变量可以在模型体系内得到说明，外生变量决定内生变量，而外生变量本身不能在模型体系中得到说明。参数通常是由模型以外的因素决定的，因此也往往被看成外生变量。——VAR及其Eiews实现向量自回归(VAR)模型

主讲人：邓芳克里斯托弗?西姆斯3.VAR模型的检验2.VAR的建立与识别4.脉冲响应函数5.方差分解6.协整检验1.向量自回归理论向量自回归理论导入Granger因果检验及滞后阶数p的确定脉冲响应函数的基本思想及其Eiews实现VAR的表示与建立以及SVAR的识别方差分解及Eivews实现Johansen检验与VEC模型一、向量自回归理论传统的计量经济方法（如联立方程模型等结构性方法）是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各变量之间关系的模型。一、向量自回归模型向量自回归(Vecotratuo-regression)是基于数据的统计性质建立模型，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来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。一、向量自回归理论1980年西姆斯（Ch-restopher?Sims）将VAR模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用，他本人也因此而荣获2011年诺贝尔经济学奖。21滞后阶数为p的VAR模型表达式为其中，Yt为k维内生变量向量；Xt为d维外生变量向量;μt是k维误差向量,A1，A2，…，Ap，B是待估系数矩阵。Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+μt3VAR模型的一般表示：二、VAR模型的表示与建立04030102滞后阶数为p的VAR模型表达式还可以表述为：即上式称为非限制性向量自回归（UnrestrictedVAR）模型，是滞后算子L的k*k的参数矩阵。当行列式det[A(L)]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非限制性向量自回归模型才满足平稳性条件。2、结构VAR模型（SVAR）结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。下面以两变量SVAR模型为例进行说明。xt=b10+b12zt+γ11xt-1+γ12zt-1+μxtzt=b20+b21xt+γ21xt-1+γ22zt-1+μzt这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相关。系