var模型分析-文庫吧

【正文】 （ 3）則稱 對 存在格蘭杰非因果性。 14 格蘭杰非因果性的另一種表述為其它條件不變 ， 若加上 的滯后變量后對 的預測精度無顯著性改善，則稱 對 存在格蘭杰非因果性關系。 為簡便，通常把 對 存在格蘭杰非因果性關系表述為 對 存在格蘭杰非因果關系（嚴格講，這種表述是不正確的）。 顧名思義，格蘭杰非因果性關系，也可以用“格蘭杰因果性 ”概念。 與 間格蘭杰因果關系回歸檢驗式為15 （ 4） 如有必要，可在上式中加入位移項、趨勢項、季節虛擬變量等。檢驗 對 存在格蘭杰非因果性的零假設是： 顯然，如果（ 4）式中 的滯后變量的回歸系數估計值都不顯著，則 H0 不能被拒絕，即 對 不 存在 格蘭杰因果性 。反之，如果 的任何一個滯后變量回歸系數的估計值是顯著的，則 對 存在格蘭杰因果關系。16類似的，可檢驗 對 是否存在格蘭杰因果關系。 上述檢驗可構建 F統計量來完成。 當 時，接受 H0， 對 不存在格蘭杰因果關系； 當 時，拒絕 H0， 對 存在格蘭杰因果關系。 實際中，使用概率判斷。 注意： （ 1）由式（ 4）知 ,格蘭杰因果關系檢驗式 ,是回歸式，因此，要求受檢變量是平穩的，對非平穩變量要求是協整的，以避免偽回歸。故在進行格蘭杰因果關系檢驗之前，要進行單位根檢驗、對非平穩變量要進行協整檢驗。17 （ 2）格蘭杰因果性，指的是雙向因果關系，即相關關系。單向因果關系是指因果關系，近年有學者認為單向因果關系的變量也可作為內生變量加入 VAR模型； （ 3）此檢驗結果與滯后期 p的關系敏感且兩回歸檢驗式滯后階數相同。 （ 4）格蘭杰因果性檢驗原假設為：宇宙集、平穩變量（對非平穩變量要求是協整的）、大樣本和必須考慮滯后。 （ 5）格蘭杰因果關系檢驗，除用于選擇建立 VAR模型的應變量外，也單獨用于研究經濟變量間的相關或因果關系（回歸解釋變量的選擇）以及研究政策時滯等。 18 格蘭杰因果性檢驗的 EViews命令： 在工作文件窗口，選中全部欲檢序列名后，選擇 Quicp/Group Statistics/Granger Causality Test，在彈出的序列名窗口，點擊 OK即可。 19 表 8 格蘭杰因果性檢驗結果 由表 8知， LGDPt、 LCt 和 LIt之間存在格蘭杰因果性，故 LGDPt、 LCt和 LIt均可做為 VAR模型的應變量。20建立 VAR模型 在工作文件窗口，在主菜單欄選Quicp/Estimate VAR， OK，彈出 VAR定義窗口，見圖 5。 圖 5 VAR模型定義窗口21 在 VAR模型定義窗口中填畢（選擇包括截距）有關內容后，點擊 OK。輸出結果包含三部分，分別示于表 表 10和表 11。 表 9 VAR模型參數估計結果2223表 10 VAR模型各方程檢驗結果表 11 VAR模型整體檢驗結果24 將表 9的 VAR(2)模型改寫成矩陣形式 :25 表 9 中列表示方程參數估計結果和參數的標準差 t檢驗值。可以發現許多 t檢驗值不顯著，一般不進行剔除， VAR 理論不看重個別檢驗結果，而是注重模型的整體效果，不分析各子方程的意義。 表 10 每一列表示各子方程的檢驗結果。 表 11是對 VAR模型整體效果的檢驗。其中包括殘差的協方差、對數似然函數和 AIC 與 SC。 建立了 VAR模型之后，在模型窗口工具欄點擊 Name，將 VAR模型保存，以便進行脈沖響應等特殊分析。 注意： 平穩變量建立的 VAR模型是平穩的，而建立平穩 VAR模型的變量不一定是平穩變量。26利用 VAR(P)模型進行預測 VAR模型是非結構模型，故不能用模型進行結構分析。預測是 VAR模型的應用之一，由于我們所建立的 VAR(2)模型通過了全部檢驗。故可用其進行預測。 若對建立的 VAR（ 2）模型進行預測， 首先要擴大工作文件范圍和樣本區間，然后 在模型窗口 中選擇 Procs/Mape Model， 屏幕出現模型定義窗口， 將其命名為 MODEL01， 如圖 6。 ? 27模型定義窗口中位于線性模型窗口第一行 : assignall f表示將 VAR模型中各內生變量的預測值存入以原序列名加后綴字符 “f”生成的新序列（這里演示的是擬合）。預測 在工具欄中點擊 Solve，則線性模型出現在圖 6中，模型預測窗口示于圖 7。28 圖 6 線性模型窗口29 圖 7 模型預測窗口30 圖 8和圖 9分別是利用動態和靜態方法計算出的樣本期內實際值與擬合值的比較。 由圖看出，動態擬合結果只能反映序列的變化趨勢，而無法對短期波動進行刻畫。所以， VAR模型適用于短期預測，預測精度高和長期規劃預測。 圖 8 動態擬合結果 圖 9靜態擬合結果31 對于政策時滯的實證研究主要有如下 4種方法： （ 1）對時序變量數據或圖、表進行直觀分析，方法簡單，但主觀性強，精 度低； （ 2）時序時差相關系數法，只能給出滯后期，不能給出持續的時間、影響程度和相互作用。 （ 3）脈沖響應函數（沖擊）法； （ 4）方差分解法。 后兩種方法是目前國外常用的方法，近年國內學者開始采用進行政策時滯分析。這里重點介紹后兩種方法。32 時差相關系數 (Cross Correlation)分析法是利用相關系數檢驗經濟時序變量間滯后關系的一種常用方法。對兩個時序變量，選擇一個作為基準變量，計算與另一變量在時間上錯開 (滯后 )時的相關系數。以相關系數的大小判斷兩變量間的時差 (僅能判斷時差 )關系。 兩時序變量間的時差相關系數 為 :(5)33式中， 為兩時序變量 xt、 yt 在時差（滯后期）為 p時的相關系數。 由（ 5）式知，