结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤.pptVIP

**VEC模型估计的输出包括两部分。第一部分显示了第一步从Johansen过程所得到的结果。如果不强加约束，EViews将会用系统默认的能可以识别所有的协整关系的正规化方法。系统默认的正规化表述为：将VEC模型中前r个变量作为剩余k?r个变量的函数，其中r表示协整关系数，k是VEC模型中内生变量的个数。第二部分输出是在第一步之后以误差修正项作为回归量的一阶差分的VAR模型。误差修正项以CointEq1，CointEq2，……表示形式输出。输出形式与无约束的VAR输出形式相同。SVAR操作步骤*目录一单位根检验二两种分析思路思路一VAR与SVAR模型及应用思路二协整检验及向量误差修正模型（VEC）**一各个变量进行单位根检验注：进行向量自回归与误差修正模型分析首先必须进行稳定性检验各个变量进行稳定性检验结果及分析思路如下：均稳定，则直接进行VAR构建请点VAR/SVAR建模部分稳定，部分不稳定请点VAR/SVAR建模不稳定，但均有相同单整阶数，请点协整检验及VEC（建议做）也可以做VAR建模（建议不做）*VAR/SVAR建模请点建立初始VAR请点初始VAR模型检验请点确定最终的VAR请点在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）.请点以第三步VAR或是第四步SVAR的为基础做脉冲分析及方差分解◎序列要求：没有任何要求处理序列与否，撑握如下原则：原则一：处理序列目的是使VAR稳定，只有当VAR不稳定是才考虑处理序列原则二：不要做I（2）向I（0），结果不好解释，这样处理能使VAR稳定，也放弃建模注一：VAR稳定是指VAR的AR根均小于1（在单位圆内），因为稳定VAR模型定，满足脉冲分析及方差分解所需条件（见高铁梅计量分析方法与建模第2版P301）。注二：由于稳定序列构建的VAR容易达到稳定性要求，而夹杂了不稳定序列难以使VAR稳定，所以有的书上直接讲VAR建模是要求序列平稳*第一步初始VAR建模#2022注三：处理方法是差分或是取对数注四：序列稳定与否均可建立VAR（VAR可能稳定也可能不稳定，不稳定的序列没有任何价值，所有我们最终是要建立一个稳定的VAR，进一步做脉冲及方差分解）◎滞后阶数：任意设（因为初始VAR建立后要进行检验，以确定真正的滞后阶数，以便在最终的VAR模型中引入正确的滞后阶数）◎所有序列均视为内生的，除非你已知哪些是外生（初始VAR建立后要进行因果关系检验，确定哪些变量为外生变量引入最终的VAR模型）软件操做请点软件操做：建立最初的VAR*第一步初始VAR建模#2022*检验说明对已构建的初始VAR做如：一AR根观察，以便确定模型的稳定性，模型不稳定则某些结果（如脉冲响应函数的标准误差）不是有效的。二检验滞后阶数三因果关系检验（注：因果关系检验应在阶数确定后展开，如检验结果阶数要更改，则用改正的阶数重新构建VAR后再行检验）软件操做，请点VAR模型检验操作初始VAR模型检验#2022*Objects/Newobject/VAR估计VAR模型VAR类型：unrestrictedVAR填写：内生变量，外生变量，及样本区间滞后栏目：滞后成对输入/模型中无外生变量从1开始，有外生变量时滞后从0开始。点OK软件操做：建立最初的VAR*一：AR根观察VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※ARrootstable或ARrootsgraph注：特征根均小于1时模型稳定二：确定滞后阶数原：滞后阶数不为jVAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※LAGLENGTHCRITERIA※填写最大阶数注：从最大P开始检验，软件将以星号给出滞后阶数三：因果关系检验原：不是因果关系※VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※pairwiseGrangerCausalityTests注：软件对各个内生变量依次给出单个检验与联合检验，当P值大小临界水平（通常为0.05）说明（X外生于Y/X不能Grange引起Y），简单地：当联合检验P值大于0.05，则该被检验的因变量外生于系统（外生变量），应重构VARVAR检验操作#2022记住VAR模型检验所得的滞后阶数记住VAR模型检验所得的外生变量如果你幸运的话最初设置正确，你真历害，