国内金融市场互相影响阐述-精品文档.docx
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1、国内金融市场互相影响阐述变量的平稳性检验首先对各变量进行单位根检验,看其能否平稳,分别在有截距项,有截距项和趋势项,无截距项和趋势项下进行PhillipsPerron(PP)检验,PP检验是一种非参数的检验方法,检验时它对残差的序列相关性进行了修正,但不是通过增加滞后项的方式,而是通过引入核函数的方式,在大样本时它的结论与ADF检验一样。原假设为数据存在单位根。令stock,bond,loan,insurance分别代表流通A股市价总值,债券月托管量,商业银行各项贷款余额,保险公司总资产,经检验发现四个变量都在99%的置信度下存在单位根,对相应变量取一阶自然对数逐期差分,差分变换后的序列分别命
2、名为lstock,lbond,lloan,linsurance,进行PP检验,发现差分处理后的值为平稳数据,检验结果汇总如表1所示。金融市场内部SVAR模型的建立由于对原序列做一阶自然对数逐期差分得到的新序列为平稳序列,因而可直接建立构造向量自回归(SVAR)模型,下面以序列lstock、lbond、lloan和linsurance为内生变量建立SVAR模型。SVAR模型相对于VAR模型的改良之处在于将变量之间的同期互相影响明确表示在模型的方程中,能够直接进行分析,而VAR模型的方程中不包括与被解释变量同期的其他变量,同期变量间的互相关系相当于被隐含在了随机扰动项中。构造冲击ut需要通过yt各
3、元素的响应才可观测到,这要通过引入约束条件矩阵对方程施加限制才能作出估计。首先确定模型的滞后阶数,滞后期选的越长,模型所包含的变量越多,所蕴含的信息越多,在此基础上做出的分析就越准确,但变量的增加会导致损失自由度,降低对参数估计的有效性,影响到模型的有效性和讲服力。为在包括尽可能多的信息的情况下兼顾模型的有效性,本文将滞后阶数定为6,建立包含lstock,lbond,lloan和linsurance四个变量的SVAR(6)模型。其次确定约束条件,采用SVAR的AB约束形式,通过Cholesky分解建立递归形式来实现短期约束条件,矩阵设为下列形式,C()为待估参数:建立模型后,还需要确定模型能否
4、稳定,根据ARrootgraph的结果能够看出,所有点都在单位圆内,表明模型是稳定的。模型的分析(一)脉冲分解脉冲响应函数反映源自一个内生变量的正的变动(冲击)通过模型系统的传导对其本身及其他变量产生的影响,下面应用脉冲响应函数对各变量的关系进行分析,此经过又叫脉冲分解,分解方法选择SVAR特有的构造化分解方法,这种方法直接使用由构造因子矩阵估计所得到的正交变换,应用了SVAR模型中构造分解的信息,为了观察到较长时期的影响,本文时期选为24个月。通过其他三个变量的正向变动对股票市场的影响,保险的变动对股票市场的冲击最大,一开场为负影响并在第2个月到达最大,之后向正影响转变,正负交替并逐期递减直
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