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2023-01-27 20:05:50 本頁(yè)面
【正文】 如檢驗(yàn)結(jié)果階數(shù)要更改 ， 則用改正的階數(shù)重新構(gòu)建 VAR后再行檢驗(yàn) ） 軟件操做 ， 請(qǐng)點(diǎn) VAR模型檢驗(yàn)操作 初始 VAR模型檢驗(yàn) 6 軟件操做：建立 最初的 VAR ◎ Objects/New object/VAR ◎ 估計(jì) VAR模型 ※ VAR類(lèi)型： unrestricted VAR ※ 填寫(xiě)：內(nèi)生變量 ， 外生變量 ， 及樣本區(qū)間 ※ 滯后欄目： 滯后 成對(duì)輸入 /模型中 無(wú)外生 變量從 1開(kāi)始 ， 有外生變量時(shí)滯后從 0開(kāi)始 。例如，如果在編輯欄中鍵入“ 1 2”，協(xié)整檢驗(yàn)用 ?yt 對(duì) ?yt1， ?yt2 和其他指定的外生變量作回歸，此時(shí)與原序列 yt 有關(guān)的最大的滯后階數(shù)是 3。 如果要建立一個(gè) VEC模型 ， 在 VAR對(duì)象設(shè)定框中 ， 從VAR Type中選擇 Vector Error Correction項(xiàng) 。 例如 ， 滯后說(shuō)明 “ 1 2”將包括 VEC模型右側(cè)的變量的一階差分項(xiàng)的滯后 ， 即 VEC模型是兩階滯后約束的VAR模型 。 23 如果想強(qiáng)加約束于協(xié)整關(guān)系或 (和 )調(diào)整參數(shù)，用 Restrictions欄。 25 26 VEC模型估計(jì)的輸出包括兩部分 。 第二部分輸出是在第一步之后以誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分的 VAR模型 。第一個(gè)值標(biāo)有 Log Likelihood (. adjusted)， 其計(jì)算用自由度修正的殘差協(xié)方差矩陣 ， 這是無(wú)約束的 VAR模型的對(duì)數(shù)似然值 。 A包含調(diào)整參數(shù)矩陣 ； B包含協(xié)整矩陣；C包含短期參數(shù)矩陣 （ 一階差方項(xiàng)滯后的系數(shù) ） 。 例如 ， B(2,1) 表示：第二個(gè)協(xié)整方程中第一個(gè)變量的系數(shù) 。 在 VEC模型的名字后面加一個(gè)點(diǎn)號(hào)和系數(shù)元素 ， 就可以獲得這些系數(shù) ， 如： (2,1) (2,1) (2,1) 要察看 A , B和 C的每一個(gè)元素和被估計(jì)系數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 ， 從 VAR的工具欄中選擇 View/Representations 即可 。 ttttt ecmcpirrtivif 234 )ln()ln()ln( ????? ??34 式（ ）和式（ ）分別給出了實(shí)際消費(fèi)和實(shí)際投資的長(zhǎng)期均衡方程，在此基礎(chǔ)上討論變量之間的短期關(guān)系，可以建立下面的 VEC模型： () 其中的每一個(gè)方程都是一個(gè)誤差修正模型。在聯(lián)立方程設(shè)定過(guò)程中甚至可以在各模型中加入其他變量差分項(xiàng)的當(dāng)期值，形式更自由，篇幅限制，本例僅給出在聯(lián)立方程中調(diào)整后的實(shí)際消費(fèi)和實(shí)際投資的誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果： 36 ① 實(shí)際消費(fèi)的誤差修正模型： （ ） ..)()()ln()()()()1ln()1ln()ln()()()()ln()ln( )ln(211132111???????????????????????????????WDRtivrrmmslslslecmslttttttttt）（37 ② 實(shí)際投資的誤差修正模型： （ ） ..)()()ln()ln()()()1ln()ln()())(()ln()ln()ln(2541232112???????????????????????????????WDRcpicpirrmifififecmifttttttttt）（ 從式（ ）和式（ ）的結(jié)果可以看出，采用聯(lián)立方程系統(tǒng)對(duì)向量誤差修正模型進(jìn)行估計(jì)，可以根據(jù)需要對(duì)所包含的變量形式進(jìn)行修正，相當(dāng)于對(duì)調(diào)整系數(shù)和短期影響變量做了約束。此時(shí)，
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