eviews11章var模型和vec模型(完整版)
【正文】 當 ? 1 臨界值時，拒絕 H10，至少有兩個協(xié)整向量； … 當 ? r 臨界值時，接受 Hr0，只有 r個協(xié)整向量。 在 EViews軟件操作中 ， 選擇 VAR對象工具欄中的“ View” |“ Variance Deposition… ” 選項 ， 彈出對話框 。 其中 ， “ Display Format” 包含三種顯示形式 ， “ Table”表格形式 ， “ M u l t i p l e G r a p h s” 多個圖形式 ，“ Combined Graphs” 組合圖形式 。如右圖所示。 ?“ Endogenous Variables”中輸入的是內(nèi)生變量。其中， xt和 zt均是平穩(wěn)隨機過程；隨機誤差項 μxt和 μzt是白噪聲序列，并且它們之間不相關。EViews統(tǒng)計分析基礎教程 第 11章 VAR模型和 VEC模型 重點內(nèi)容： ? 向量自回歸理論 ? VAR模型的建立 ? Johansen協(xié)整檢驗 ? VEC模型的建立 EViews統(tǒng)計分析基礎教程 一、向量自回歸（ VAR）模型 向量自回歸模型可以用來預測相關聯(lián)的經(jīng)濟時間序列系統(tǒng)，并分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，進一步解釋經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量所產(chǎn)生的影響。系數(shù) b12表示變量的 zt的變化對變量 xt的影響； γ21表示 xt1的變化對 zt的滯后影響。 ?“ Exogenous Variables”中輸入的是外生變量，系統(tǒng)默認情況下將常數(shù)項 c作為外生變量。 第一列是滯后階數(shù)， 第二列和第三列是方程的 χ2統(tǒng)計量， 最后一列是聯(lián)合的 χ2統(tǒng)計量。 系統(tǒng)默認下是“ Multiple Graphs” 選項 。 其部分內(nèi)容設定與脈沖響應函數(shù)相同 。 EViews統(tǒng)計分析基礎教程 四、 Johansen協(xié)整檢驗 Johansen協(xié)整檢驗 （ 2）最大特征值檢驗 原假設為 Hr0： λr+1=0 備擇假設為 H r 1： λr+10， 檢驗統(tǒng)計量為 ? r = n 最右側的數(shù)值為 VAR模型滯后階數(shù) p1， 即協(xié)整檢驗的滯后階數(shù)等于 VAR模型滯后階數(shù)減去 1 。 在回歸模型中 ，統(tǒng)計量不顯著的滯后差分項可以直接剔除 。 在 “ Number of cointegrating” 指定協(xié)整關系個數(shù) ， 一般這個數(shù)要小于 VEC模型中內(nèi)生變量的個數(shù) 。 EViews統(tǒng)計分析基礎教程 五、 向量誤差修正（ VEC）模型 VEC模型估計 “ Deterministic Trend Specification” 中指定協(xié)整方程的類型 ， 其含義與 Johansen協(xié)整檢驗的五種類型相同 。 如果變量間沒有協(xié)整關系 ， 則不能構建 VEC模型 。 系統(tǒng)默認下是 。 當 ? 0 臨界值時，接受 H00，沒有協(xié)整向量； 當 ? 0 臨界值時，拒絕 H00，至少有一個協(xié)整向量； 當 ? 1 臨界值時，接受 H10，只有一個協(xié)整向量； 當 ? 1 臨界值時，拒絕 H10，至少有兩個協(xié)整向量； … 當 ? r 臨界值時，接受 Hr0，只有 r個協(xié)整向量。 EViews統(tǒng)計分析基礎教程 四、 Johansen協(xié)整檢驗 Johansen協(xié)整理論 在 VAR(p)模型中，設變量 y1t， y2t， …
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