【正文】 新 息 向 量 經(jīng) 受 沖 擊 后 的 再 現(xiàn) .云南大學(xué)發(fā)民研究院 21 假定模型是穩(wěn)定的，將有如下 3個(gè)結(jié)論 ? （ 1）假設(shè) t = 1時(shí)，對 c 施加一個(gè)單位的沖擊，那么到 t期的影響是 ? (2）假設(shè)在初始值 Y0上施加一個(gè)單位的沖擊。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 16 K1的 VAR模型穩(wěn)定性 ? 對于 k1的 k階 VAR模型可以通過友矩陣變換（ panion form），改寫成 1階分塊矩陣的 VAR模型形式。在出現(xiàn)的對話框的 Solution option（求解選擇）中選擇 Dynamic solution（動態(tài)解）。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 10 估計(jì) VAR的 EVIEW操作 ? 打開工作文件，點(diǎn)擊 Quick鍵 , 選 Estimate VAR功能。使模型能反映出變量間相互影響的絕大部分。 – ①共有哪些變量是相互有關(guān)系的，把有關(guān)系的變量包括在 VAR模型中； – ②確定滯后期 k。做樣本外長期預(yù)測時(shí)，則只能預(yù)測出變動的趨勢，而對短期波動預(yù)測不理想。點(diǎn)擊 Solve。 VAR模型穩(wěn)定的條件是，特征方程 |?1?I|=0的根都要在單位圓以內(nèi)，或相反的特征方程 |I–L?1|=0的根都要在單位圓以外。如果是不消失，則系統(tǒng)是不穩(wěn)定的。 VAR(1) VAR(2) VAR(3) VAR(4) logL 2 (log L(k) log L(k+1) ) ? ?2(9) = Akaike AIC Schwarz SC 云南大學(xué)發(fā)民研究院 25 VAR滯后期的 EVIEW操作 ? 在 VAR模型估計(jì)結(jié)果窗口點(diǎn)擊 View 選 Lag Structrure, Lag Lengyh Criteria 功能，即可得到 5個(gè)評價(jià)統(tǒng)計(jì)量的值。 ? 點(diǎn)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(jì)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。 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) 。經(jīng)濟(jì)計(jì)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。 ? （ 2）當(dāng)做 xt是否為導(dǎo)致 yt變化的格蘭杰原因檢驗(yàn)時(shí)，如果 zt也是 yt變化的格蘭杰原因，且 zt又與 xt相關(guān)，這時(shí)在 xt是否為導(dǎo)致 yt變化的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)式的右端應(yīng)加入 zt的滯后項(xiàng)（實(shí)際上是 3個(gè)變量 VAR模型中的一個(gè)方程）。因?yàn)?Yt?I(1)，所以 ?Yt ? I(0)。 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(gè) 根 為云南大學(xué)發(fā)民研究院 48 例：設(shè)三個(gè)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(gè) 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(jì) ? 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(gè) 數(shù) 用 來 描 述 常 數(shù) 項(xiàng)時(shí) 間 趨 勢 項(xiàng) 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(gè) 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(jì) 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(gè) 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(gè)數(shù)與形式。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 54 2） 最大特征值檢驗(yàn) 對于 Johansen協(xié)整檢驗(yàn) ， 另外一個(gè)類似的檢驗(yàn)方法是 0: 1:0 ??rr ?H0: 11 ??rr ?H檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(jì)量 ， 簡記為 ?max統(tǒng)計(jì)量 。 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(jì)。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(xiàng)不應(yīng)包括在 Exogenous Series的編輯框中。 VEC模型的估計(jì)分兩步完成： 第一步 ， 從 Johansen所用的協(xié)整檢驗(yàn)估計(jì)協(xié)整關(guān)系； 第二步 ， 用所估計(jì)的協(xié)整關(guān)系構(gòu)造誤差修正項(xiàng) ， 并估計(jì)包括誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分形式的 VAR模型 。 云南大學(xué)發(fā)民研究院 67 七、實(shí)例 ? 中國 GDP、宏觀消費(fèi)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