【正文】 60。M246。1247。2k247。247。248。yyy230。231。231。231。231。232。1以1952一1991年對數(shù)的中國進(jìn)、出口貿(mào)易總額序列為例介紹VAR模型分析，其中包括。① VAR模型估計(jì)。②VAR模型滯后期的選擇。③VAR模型平隱性檢驗(yàn)。④VAR模型預(yù)側(cè)。⑤協(xié)整性檢驗(yàn)VAR模型佑計(jì)數(shù)據(jù)Lni(進(jìn)口貿(mào)易總額),,Lne的時間序列見圖。兩個序列都是帶有趨勢的非平穩(wěn)序列，明顯存在某種均衡關(guān)系，建立VAR模型的步騾如下。(1)選擇模型類型（VARType）：無約束向量自回歸（Unrestricted VAR）或者向量誤差修正（VectorErrorCorrection）。無約束VAR模型是指VAR模型的簡化式。(2)在EstimationSample編輯框中設(shè)置樣本區(qū)間(3)輸入滯后信息在LagIntervalsforEndogenous編輯框中輸入滯后信息，表明哪些滯后變量應(yīng)該被包括在每個等式的右端。這一信息應(yīng)該成對輸入：每一對數(shù)字描述一個滯后區(qū)間。例如，滯后對1 2表示用系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的1階到4階滯后變量作為等式右端的變量。也可以添加代表滯后區(qū)間的任意數(shù)字，但都要成對輸入。例如：2 3 4 6 12 12即為用2―3階，4―6階及第12階滯后變量。(4)在EndogenousVariables編輯欄中輸入相應(yīng)的內(nèi)生變量(5)在ExogenousVariables編輯欄中輸入相應(yīng)的外生變量EViews允許VAR模型中包含外生變量，其余兩個菜單（Cointegration 和 Restrictions）僅與VEC模型有關(guān)，將在下面介紹。結(jié)果如下：估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差回歸系數(shù)估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量輸出的第一部分顯示的是每個方程的標(biāo)準(zhǔn)OLS回歸統(tǒng)計(jì)量。根據(jù)各自的殘差分別計(jì)算每個方程的結(jié)果，并顯示在對應(yīng)的列中。輸出的第二部分顯示的是VAR模型的回歸統(tǒng)計(jì)量。估計(jì)結(jié)果如下：1.VAR模型滯后期的選擇，由下圖知，確定建立var（2模型）3.VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)在VAR模型估計(jì)結(jié)果窗點(diǎn)擊View鍵選LagStruckur, Arroots Table功能，即可得到VAR的全部特征根,若選LagSkruciure，ARrootsGraph功能，即可得到單位圓曲線以及VAR模型全部特征根的位置圖,共有kp個根，其中k是內(nèi)生變量的個數(shù)，p是最大滯后階數(shù)。有以下兩個可以看出，有一個根在單位元外，所以是不穩(wěn)定的。InverseRootsofARCharacteristicPolynomial RootsofCharacteristicPolynomialEndogenousvariables:LNILNEExogenousvariables:CLagspecification:12Date:06/01/10 Time:23:41Root Modulus + Warning:Atleastonerootoutsidetheunitcircle.VARdoesnotsatisfythestabilitycondition.R模型預(yù)測，先介紹樣本內(nèi)動態(tài)預(yù)測和靜態(tài)預(yù)測。動態(tài)預(yù)測：在VAR模結(jié)果的窗口中點(diǎn)擊Procs選MakeModel功能。點(diǎn)擊Solve，在出現(xiàn)的對話框的Basic options(基本選擇頁)模塊的Dynamic(動態(tài))選擇區(qū)選Dynamic solution(動態(tài)解)。在Solutionsample(樣本范圍)選擇區(qū)填人1954一1991，確定109876541955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990LNE(Baseline) LNE109876541955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990LNI(Baseline) LNI動態(tài)預(yù)測：在VAR模結(jié)果的窗口中點(diǎn)擊Procs選MakeModel功能。點(diǎn)擊Solve，在出現(xiàn)的對話框的Basic options(基本選擇頁)模塊的Dynamic(動態(tài))選擇區(qū)選Static solution(靜態(tài)解)。在Solutionsample(樣本范圍)選擇區(qū)填人1954一1991，確定9876541955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990LNE(Baseline) LNE9876541955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990LNI(Baseline) LNI樣本外動態(tài)預(yù)測方法的操作如下。假定預(yù)測樣本外5年的值。激活工作文件窗，點(diǎn)擊窗口中的Procs。選Chang WorkfileRange(改變工作文件范圍，在隨后彈出的對話框中把范圍從19521991改為1952一1996，接著點(diǎn)擊Procs鍵，選sample功能，在隨后彈出的對話框中把樣本容量從原來的1952一1991改為1952一1996，激活VAR模型估計(jì)結(jié)果窗口。點(diǎn)擊Procs選MakeModel功能。點(diǎn)擊Solve，在出現(xiàn)的對話框的Basicoptions(基本選擇頁)模塊的Dynamic(動態(tài))選擇區(qū)選Dynamic solution(動態(tài)解)。在Solutionsample(樣本范圍)選擇區(qū)填人1992一1996，確定。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫了內(nèi)生變量對誤差變化大小的反應(yīng)，具休地說。它刻畫的是在誤差項(xiàng)加上一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對內(nèi)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所帶來的影響。對脈沖響應(yīng)函數(shù)的解釋出現(xiàn)困難源于誤差項(xiàng)從來都不是完全非相關(guān)的。如果有N個內(nèi)生變童，每一個都是一階單積(單整)的(每個變量有一單位根或有一隨機(jī)趨勢或有一個隨機(jī)游走項(xiàng))，則可能有0一N1個線性獨(dú)立的協(xié)積向量，若沒有協(xié)積向量，典型的時間序列分析就可以應(yīng)用在這些數(shù)據(jù)的一階差分序列，建立VAR校型.，因?yàn)樵蛄卸际且浑A單積的，所以一階差分后的變量都是平穩(wěn)變量，用平穩(wěn)變量建力的VAR模型是穩(wěn)定的系統(tǒng)。激活VAR模型估計(jì)結(jié)果窗口，點(diǎn)擊Impulse(脈沖響應(yīng))功能，彈出的對話框的各種設(shè)定。ResponseofLNItoCholeskyOne.Innovations.30.25.20.15.10.05.001 2 3 4 5 6 7 8 9 10LNI LNEResponseofLNEtoCholeskyOne.Innovations.28.24.20.16.12.081 2 3 4 5 6 7 8 9 10LNI LNE工具欄中選擇View/CointegrationTest…即可如果不能確定用哪一個趨勢假設(shè)，可以選擇Summaryofall5trendassumption(第6個選擇)幫助確定趨勢假設(shè)的選擇。這個選項(xiàng)在5種趨勢假設(shè)的每一個下面都標(biāo)明協(xié)整關(guān)系的個數(shù)，可以看到趨勢假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的敏感性。對話框還允許指定包含于VAR模型中的附加的外生變量Xt常數(shù)和線性趨勢不應(yīng)被列在該編輯框中，因?yàn)樗鼈冊?個TrendSpecification選項(xiàng)中得到了指定。假如確實(shí)包含外生變量，應(yīng)當(dāng)意識到EViews算出的臨界值并沒有考慮這些變量。輸出結(jié)果土主要分為3部分。第1部分是Johanson協(xié)整，包括跡（Trace）統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和最大特征值(MaxEigen)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)。,拒絕沒有協(xié)整接受最多一個協(xié)整方程最大特征值(MaxEigen)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)同上。第2部分給出了非標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整參數(shù)矩陣，第3部分給出了標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整參數(shù)向