var-向量自回歸模型-文庫吧資料
2025-02-20 21:26本頁面
【正文】 供下列選項： (1) 顯示形式（ Display Format） 選擇以圖或表來顯示結(jié)果。因為以上這樣的脈沖響應函數(shù)明顯地捕捉對沖擊的效果，所以同用于計量經(jīng)濟模型的沖擊乘數(shù)分析是類似的。同樣所求得 40稱為由 x的脈沖引起的 z的響應函數(shù) 。下面先根據(jù)兩變量的 VAR (2) 模型來說明脈沖響應函數(shù)的基本思想。 36 在實際應用中，由于 VAR模型是一種非理論性的模型，因此在分析 VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，這種分析方法稱為脈沖響應函數(shù)方法 (impulse response function， IRF)。 35 （ 4） 正態(tài)性檢驗 這是 JB殘差正態(tài)檢驗在多變量情形下的擴展，這種檢驗主要是比較殘差的第三、第四階殘差矩與來自正態(tài)分布的那些矩。參考Johansen (1995)LM統(tǒng)計量的計算公式。 34 （ 3）自相關 LM檢驗 計算與直到指定階數(shù)所產(chǎn)生的殘差序列相關的多變量 LM檢驗統(tǒng)計量。 同時計算出 Q統(tǒng)計量和調(diào)整后的 Q統(tǒng)計量（即：小樣本修正）。點線代表滯后的相關系數(shù)加減兩倍的漸近標準誤差的曲線圖 。交叉相關圖能以 3種形式顯示：有兩種表格形式，一種是以變量來顯示（Tabulate by Variable）， 另一種是以滯后階數(shù)來顯示(Tabulate by Lag)。 表中用 “*”表示從每一列標準中選的滯后數(shù)。每次減少一個滯后數(shù)，直到拒絕原假設。 ?2 (Wald) 統(tǒng)計量如下： 其中 m是可選擇的其中一個方程中的參數(shù)個數(shù)： m =d+ kj， d是外生變量的個數(shù)， k是內(nèi)生變量個數(shù)， 和 分別表示滯后階數(shù)為 (j – 1)和 j 的 VAR模型的殘差協(xié)方差矩陣的估計。事實上，這是 VAR模型的一個缺陷，在實際中常常會發(fā)現(xiàn)，將不得不限制滯后項的數(shù)目，使它少于反映模型動態(tài)特征性所應有的理想數(shù)目。但是另一方面，滯后數(shù)越大，需要估計的參數(shù)也就越多，模型的自由度就減少。27 VAR模型中一個重要的問題就是滯后階數(shù)的確定。 25下面給出單位根的圖形表示的結(jié)果： 26 （ 2） Granger 因果檢驗 選擇 View/Lag Structure/ Pairwise Granger Causality Tests， 即可進行 Granger因果檢驗。如果估計一個有 r個協(xié)整關系的 VEC模型，則應有 k ? r個根等于 1。如果模型不穩(wěn)定，某些結(jié)果將不是有效的（如脈沖響應函數(shù)的標準誤差）。將主要介紹 View/Lag Structure和 View/Residual Tests菜單下 提供的檢驗 。 而且 Granger因果檢驗的任何一種檢驗結(jié)果都和滯后長度 p的選擇有關，并對處理序列非平穩(wěn)性的方法選擇結(jié)果極其敏感。如果回歸模型形式是如式 ()的 VAR模型，一個漸近等價檢驗可由下式給出： () 注意， S2服從自由度為 p的 ?2分布。 19 這時，判斷 Granger原因的直接方法是利用 F檢驗來檢驗下述聯(lián)合檢驗： 至少存在一個 q使得 其統(tǒng)計量為 ()如果 S1大于 F的臨界值，則拒絕原假設；否則接受原假設： x不能 Granger引起 y。一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有 Granger因果關系。作為兩變量情形的推廣，對多個變量的組合給出如下的系數(shù)約束條件： 在多變量VAR(p)模型中不存在 yjt到 yit的 Granger意義下的因果關系的必要條件是 17()其中 是 的第 i行第 j列的元素。這個意思相同的第三種表達方式是 x關于未來的 y無線性影響信息 。對于線性函數(shù)，若有 可以得出結(jié)論： x不能 Granger引起 y。如果 x在 y的預測中有幫助，或者 x與 y的相關系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就可以說 “y是由 x Granger引起的 ”。本節(jié)討論由 Granger(1969) 提出，Sims(1972) 推廣的如何檢驗變量之間因果關系的方法。這些檢驗對于后面將要介紹的向量誤差修正模型（ VEC） 也適用。 13 無論建立什么模型，都要對其進行識別和檢驗，以判別其是否符合模型最初的假定和經(jīng)濟意義。殘差的協(xié)方差的行列式值由下式得出： 12其中 m是 VAR模型每一方程中待估參數(shù)的個數(shù)， 是k維殘差列向量。根據(jù)各自的殘差分別計算每個方程的結(jié)果，并顯示在對應的列中。對方程右端每一個變量， EViews會給出系數(shù)估計值、估計系數(shù)的標準差 (圓括號中 )及 t統(tǒng)計量 (方括號中)。 其余兩個菜單（ Cointegration 和 Restrictions） 僅與VEC模型有關，將在下面介紹。 7 (4) 在 Endogenous Variables和 Exogenous Variables編輯欄中輸入相應的內(nèi)生變量和外生變量。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。 這一信息應該成對輸入：每一對數(shù)字描述一個滯后區(qū)間。 (2) 在 Estimation Sample編輯框中設置樣本區(qū)間。 便會出現(xiàn)下圖的對話框： 5可以在對話框內(nèi)添入相應的信息：(1) 選擇模型類型（ VAR Type）： 無約束向量自回歸（ Unrestricted VAR） 或者向量誤差修正（ Vector Error Correction）。注意，由于任何序列相關都可以通過增加更多的 yt的滯后而被消除（ absorbed）， 所以擾動項序列不相關的假設并不要求非常嚴格。 ?t是 k維擾動向量，它們相互之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關及不與等式右邊的變量相關（一） VAR模型的一般表示 3 由于僅僅有內(nèi)生變量的滯后值出
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