【正文】 個 單 位 的 沖 擊 后 對 第 個 內(nèi)生 變 量 在 期 造 成 的 影 響把 中 第 行 第 j 列 元 素 看 作 是 滯 后 期 s 的 函 數(shù)稱 作 脈 沖 響 應(yīng) 函 數(shù)云南大學(xué)發(fā)民研究院 28 對上述脈沖響應(yīng)函數(shù)的解釋存在的問題是什么 ? ? 實際中各方程對應(yīng)的誤差項從來都不是完全非相關(guān)的。 ? 點擊 VAR窗口中的 Procs鍵，選 Make Residuals（生成殘差）功能，工作文件中就會生成以 resid01, resid02,… 為編號的殘差序列（殘差序列的順序與 VAR模型估計對話框中輸入的變量順序相一致），并打開殘差序列數(shù)據(jù)組窗口。在隨后彈出的對話框中做出各項選擇后點擊 OK鍵 云南大學(xué)發(fā)民研究院 32 Display菜單提供下列選項 (1) 顯示形式 （ Display Format） 選擇以圖或表來顯示結(jié)果 。 可以輸入內(nèi)生變量的名稱 ， 也可以輸入變量的對應(yīng)的序數(shù) 。 ? 假設(shè)下式是由任一 VAR(k) 模型轉(zhuǎn)換而得到的關(guān)于 Yt的一階向量自回歸模型。經(jīng)濟(jì)計量學(xué)中格蘭杰（ Granger）非因果性定義如下： ? 格蘭杰非因果性：如果由 yt和 xt滯后值所決定的yt的條件分布與僅由 yt滯后值所決定的條件分布相同，即 ? ?(yt?yt1,… ,xt1,… )=?(yt?yt1,… )則稱 xt1對 yt存在格蘭杰非因果性。在打開的對話窗口中填上滯后期，點擊 OK鍵。 ? （ 2）當(dāng)做 xt是否為導(dǎo)致 yt變化的格蘭杰原因檢驗時，如果 zt也是 yt變化的格蘭杰原因，且 zt又與 xt相關(guān)，這時在 xt是否為導(dǎo)致 yt變化的格蘭杰因果關(guān)系檢驗式的右端應(yīng)加入 zt的滯后項（實際上是 3個變量 VAR模型中的一個方程）。變量 y1,t1， y2,t1， … ， yk,t1 之間是否具有協(xié)整關(guān)系主要依賴于矩陣 ?的秩。因為 Yt?I(1)，所以 ?Yt ? I(0)。 (0rN) ? ?39。 2121 / 2 1 / 1 6| | 0 , :1 / 2 1 / 1 61 / 2 1 / 1 6 0 1 / 2 1 / 1 6||1 / 2 1 / 1 6 0 1 / 2 1 / 1 61 / 3 2 9 / 1 6 1 / 3 2 ( 9 / 1 6 ) 00 , 9 / 1 6 I?????? ? ? ??????? ? ????????? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ???期 特 征 值 為兩 個 根 為云南大學(xué)發(fā)民研究院 48 例：設(shè)三個變量的 k = 1的 VEC 1, t 1, t 1 2 t 1 2, t 1 3 t 1 1 t2, t 1, t 1 2 t 1 2, t 1 3 t 1 2 t3, t 1, t 1 2 t 1 y = ( 1/2) [ y ( 1/8) y ] + ( 1/4) [ y ( 1/4) y ] + u y = ( 1/8) [ y ( 1/8) y ] ( 5/8) [ y ( 1 /4) y ] + u y = ( 1/4) [ y ( 1/8) y ]???2, t 1 3 t 1 3 t1 , 1 , 1 12 , 2 , 1 23 , 3 , 1 3 + ( 3/8) [ y ( 1/4) y ] + u1 / 2 1 / 41 1 / 8 01 / 8 5 / 80 1 1 / 41 / 4 3 / 81 / 2 1 / 41 / 8 5 / 81 / 4 3 / 8t t tt t tt t ty y uy y uy y u??????????? ? ? ??? ???????? ? ? ? ????? ? ? ???? ? ? ????????? ? ? ? ??????? ??? ? ? ?????? ? ? ??矩 陣 形 式 是1 / 2 5 / 16 1 / 161 1 / 8 01 / 8 41 / 64 5 / 320 1 1 / 41 / 4 11 / 32 3 / 32 8, 6,0. .??? ? ????? ? ?????? ? ? ????? ? ? ??? ? ?? 的 特 征 值 為 存 在 兩 個 協(xié) 整 關(guān) 系云南大學(xué)發(fā)民研究院 49 VAR模型中協(xié)整向量的估計 ? 給定 VAR模型 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 ( ... , ( 0 , )1 , ( ) . ,.,.:...tt t t k t k t tttt t t t k t kY Y Y Y B x u u I I Dx d dB x N d V A RVECY Y Y Y Y? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 表 示 階 確 定 向 量 表 示 確 定 性 變 量 個 數(shù) 用 來 描 述 常 數(shù) 項時 間 趨 勢 項 季 節(jié) 虛 擬 變 量 和 其 他 一 些 有 必 要 設(shè) 置 的 確 定 性 變 量是 確 定 性 變 量 的 階 系 數(shù) 矩 陣 每 一 行 對 應(yīng) 模 型 中 的 一 個 方 程上 式 的 為1)1121: , 1 , 2 , ... . 1...,.ttkjiijkj i kijB x ujkI I Ir???????? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? 其 中根 據(jù) 前 述 分 析 正 確 的 估 計 中 的 協(xié) 整 參 數(shù) 的 矩 陣 的 秩 非 常 重 要云南大學(xué)發(fā)民研究院 50 ? 將 ?的分解表達(dá)式代入到上式有 titpiitt εBXyΓyβαy t ??????? ???? ?111 上式要求 ?? yt1 為一個 I(0) 向量，其每一行都是 I(0) 組合變量，即 ? 的每一行所表示的 y1,t1， y2,t1， … ， yk,t1 的線性組合都是一種協(xié)整形式 ，所以矩陣 ? 決定了 y1,t1， y2,t1， … ，yk,t1 之間協(xié)整向量的個數(shù)與形式。 ? (2)當(dāng) ?1 不顯著時，接受 H10，表明只有 1個協(xié)整向量，依次進(jìn)行下去，直到接受 Hr0，說明存在 r 個協(xié)整向量。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 54 2） 最大特征值檢驗 對于 Johansen協(xié)整檢驗 ， 另外一個類似的檢驗方法是 0: 1:0 ??rr ?H0: 11 ??rr ?H檢驗統(tǒng)計量是基于最大特征值的 ， 其形式為 )1ln ( 1???? rr T ?? 1,1,0 ?? kr ? () 其中 ?r 稱為最大特征根統(tǒng)計量 ， 簡記為 ?max統(tǒng)計量 。協(xié)整檢驗僅對已知非平穩(wěn)的序列有效，所以需要首先對 VAR模型中每一個序列進(jìn)行單位根檢驗。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 61 協(xié)整關(guān)系 ? 輸出的第二部分給出協(xié)整關(guān)系 ? 和調(diào)整參數(shù) ? 的估計。 ? 其余的部分是在每一個可能的協(xié)整關(guān)系數(shù)下 (r = 0， 1， … ， k1)正規(guī)化后的估計輸出結(jié)果。在 VAR Specification欄中，除了特殊情況外，應(yīng)該提供與無約束的 VAR模型相同的信息： 云南大學(xué)發(fā)民研究院 63 ? ① 常數(shù)或線性趨勢項不應(yīng)包括在 Exogenous Series的編輯框中。為了估計沒有一階差分項的 VEC模型，指定滯后的形式為： “ 0 0”。 VEC模型的估計分兩步完成： 第一步 ， 從 Johansen所用的協(xié)整檢驗估計協(xié)整關(guān)系； 第二步 ， 用所估計的協(xié)整關(guān)系構(gòu)造誤差修正項 ， 并估計包括誤差修正項作為回歸量的一階差分形式的 VAR模型 。系統(tǒng)默認(rèn)的正規(guī)化表述為：將 VEC模型中前 r 個變量作為剩余 k? r 個變量的函數(shù)，其中 r 表示協(xié)整關(guān)系數(shù)， k 是 VEC模型中內(nèi)生變量的個數(shù)。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 67 七、實例 ? 中國 GDP、宏觀消費與基本建設(shè)投資的 VEC模型分析 ? 1．建立 VAR模型 ? 對任何一組有關(guān)系的經(jīng)濟(jì)變量都可以直接建立 VAR模型。點擊 OK， 云南大學(xué)發(fā)民研究院 75 云南大學(xué)發(fā)民研究院 76 問題： （ 1）若對協(xié)整式（ Cointegration equation）中的選擇前后不一致可以否？要