计量经济学李子奈eviews实验六.pptxVIP

EViews实验六本实验旨在帮助您掌握使用EViews软件进行计量经济学模型的估计与分析。我们将学习如何使用EViews对模型进行估计，以及如何解释估计结果。作者：

实验目的掌握VAR模型建模步骤了解向量自回归模型（VAR）的建模步骤，并熟练运用Eviews软件进行VAR模型的构建和分析。检验变量间因果关系使用格兰杰因果检验方法，探究经济变量之间是否存在因果关系，并进行定量分析。分析变量动态关系通过脉冲响应分析和方差分解分析，深入探究变量之间的动态关系，了解变量之间的相互影响机制。进行预测分析利用VAR模型对未来经济变量进行预测，并评估预测效果。

数据说明本实验数据包含10个时间序列变量，时间跨度为1982年第一季度至2012年第四季度，共计120个观测值。数据来源为国家统计局网站，数据类型为季度数据，数据类型为数值型。变量包括:个人消费支出(PCE)消费者价格指数(CPI)失业率(UR)工业生产指数(IP)利率(INT)货币供应量(M1)通货膨胀率(INF)GDP增长率(GDPG)政府支出(GOV)贸易收支(NETX)

查看数据属性1打开数据文件使用EViews软件打开实验数据文件。2查看数据属性在EViews软件中，通过点击“View”菜单，选择“DescriptiveStatistics”选项，查看数据的基本统计信息。3分析数据属性观察数据属性，包括样本数量、平均值、标准差、最大值、最小值等，了解数据的基本特征。

查看多元协线性多元协线性是指自变量之间存在高度线性关系，这会对回归模型的估计产生不利影响。1自变量高度相关例如，收入和教育水平高度相关2系数估计不稳定系数的符号和大小可能发生显著变化3模型解释性降低无法准确识别各个变量的独立贡献为了解决多元协线性，可以考虑剔除相关性高的自变量，或使用岭回归、主成分分析等方法进行处理。

检验单位根ADF检验ADF检验用于检测时间序列数据中是否存在单位根，即是否具有随机游走特性。检验步骤导入数据创建时间序列对象运行ADF检验分析检验结果结果分析如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为时间序列数据不存在单位根。反之则不拒绝原假设。模型选择若存在单位根，需要对数据进行差分处理，消除其非平稳性，再进行回归分析。

选择最优滞后期1信息准则AIC,BIC,HQIC2最小值选择最小值对应滞后期3滞后期范围设置最大滞后期范围4模型稳定性考虑模型稳定性在进行VAR模型建立前，需要确定模型的滞后期，即确定每个变量的滞后阶数。可以通过信息准则选择最佳滞后期，例如AIC、BIC和HQIC等。选择信息准则最小值对应的滞后期。也可以根据滞后期范围和模型稳定性进行综合考虑。

实施格兰杰因果检验确定变量首先需要确定要进行格兰杰因果检验的两个变量，例如，消费和收入。设定滞后期根据之前的单位根检验结果和AIC准则，确定合适的滞后期数。执行检验使用Eviews软件的“GrangerCausalityTest”功能进行检验，得到检验结果。分析结果根据检验结果的P值，判断两个变量之间是否存在格兰杰因果关系，并解释结果。

建立VAR模型1模型估计使用Eviews软件估计VAR模型参数2模型选择根据AIC、BIC等指标选择最佳滞后期3数据准备将时间序列数据导入Eviews4数据收集获取相关时间序列数据

对VAR模型结果进行解释11.自回归系数自回归系数表明每个变量自身过去值对当前值的影响程度。系数值的大小和符号反映了变量的自相关程度和自相关关系的方向。22.交叉回归系数交叉回归系数表明一个变量过去值对另一个变量当前值的影响程度。系数值的大小和符号反映了变量之间的相互影响关系。33.误差项方差误差项方差反映了模型对数据的拟合程度。方差值越小，模型的拟合程度越高。44.稳定性检验稳定性检验用来检验VAR模型是否稳定。稳定性是模型可预测性的前提条件。

对模型进行诊断检验自相关性检验检验残差序列是否存在自相关性，以确保模型的残差项独立同分布。异方差检验检验残差序列是否存在异方差，确保误差项的方差是恒定的。稳定性检验检验VAR模型的稳定性，以确保模型的预测结果是可靠的。正态性检验检验模型残差项是否服从正态分布。

实现对原变量的脉冲响应分析1估计脉冲响应函数使用VAR模型估计出每个变量对其他变量的脉冲响应函数。2绘制脉冲响应函数以图形的方式展示脉冲响应函数，观察变量对冲击的反应。3分析脉冲响应函数解释脉冲响应函数的含义，分析变量之间相互影响的动态关系。脉冲响应分析可以揭示模型中各变量之间在时间上的相互影响关系，帮助我们理解变量之间的因果关系。

基于模型进行方差分解分析1定义方差分解方差分解分析用于评估每个变量对其他变量的预测误差的贡献。通过分解每个变量的预测误差，我们可以了解哪些变量对其他变量的波