时间序列作业VAR模型.pdf

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1、精品文档 1欢迎下载 一、案例分析的目的 按国际货币基金组织的划分口径可以把货币供给划分为：M0（现钞）：是指流通于银行体系以外的现钞，即居民手中的现钞和企业单位的备用金，不 包括商业银行的库存现金。M1（狭义货币）：M0加上商业银行活期存款构成。M2（广义货币）：由M1加上准货币构成。准货币由银行的定期存款、储蓄存款、外币存款以 及各种短期信用工具如银行承兑汇票、短期国库券等构成。我国参照国际货币基金组织的划分口径，把货币供给层次划分如下：M0=现金 M1=M0+活期存款 M2=M1+城乡居民储蓄存款+定期存款+其他存款 M3=M2+商业票据+大额可转让定期存单 在这三个层次中，M0的流动性

2、最强，M1次之，M2的流动性最差。M0与消费变动密切相 关，是最活跃的货币；M1反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，流 动性仅次于M0M2流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，通常所说的货币供应量，主要指 M2 1.M1反映着经济中的现实购买力；M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力。若 M1增速较快，则消费和终端市场活跃；若 M2增速较快，则投资和中间市场活跃。中央银行 和各商业银行可以据此判定货币政策。M2过高而M1过低，表明投资过热、需求不旺，有危 机风险；M1过高M2过低，表明需求强劲、投资不足，有涨价风险。2.M1增加表示货币市场流通

3、性增强，M2中包括了 M1,因此，再排除 M1变化因素后，M2 的增减代表了储蓄的增加，货币流通性降低。根据央行的数据，2009年9月份货币供应，M2余额58.5万亿，同比增长 29.3%，比上年 末加快11.5个百分点。M1余额20.2万亿元，增长29.5%，加快20.5个百分点。9月末M 1与M2的同比与环比增速双双创出了新高。与此同时，Ml的同比增速已经超越了M2的 同比增速，这意味着整个经济领域的活跃度已被有效激活，储蓄开始活期化。本案例主要研究 M1的数量与M2的数量关系。希望得出现实的购买力与潜在购买力的相 对关系。二、实验数据 本实验选取的数据是 2001年11月到2013年10

4、月的月度数据，整理如下:时间 M1 M2 2002-06 63144.00 169601.20 2001-11 56579.60 154088.30 2002-07 63487.80 170851.10 2001-12 59871.60 158301.90 2002-08 64868.80 173250.90 2002-01 60576.10 159639.30 2002-09 66797.00 176982.40 2002-02 58702.90 160935.60 2002-10 67100.30 177294.20 2002-03 59474.80 164064.60 2002-11 6

5、7992.80 179736.30 2002-04 60461.30 164570.60 2002-12 70882.10 185007.30 2002-05 61284.90 166061.00 2003-01 72405.70 190488.30 精品文档 2欢迎下载 2003-02 69756.60 190108.40 2003-03 71438.80 194487.30 2003-04 71321.20 196130.10 2003-05 72777.80 199505.20 2003-06 75923.20 204931.40 2003-07 76152.80 206193.10 2

6、003-08 77033.00 210591.90 2003-09 79163.90 213567.10 2003-10 80267.10 214469.40 2003-11 80814.90 216351.70 2003-12 84118.60 221222.80 2004-01 83805.90 225101.90 2004-02 83556.40 227050.70 2004-03 85815.60 231654.60 2004-04 85603.60 233627.90 2004-05 86780.40 234842.40 2004-06 88627.10 238427.50 2004

7、-07 87982.20 238127.00 2004-08 89125.30 239729.20 2004-09 90439.10 243756.90 2004-10 90782.50 243740.30 2004-11 92387.10 247135.60 2004-12 95969.70 254107.00 2005-01 97079.00 257708.50 2005-02 92815.00 259357.30 2005-03 94743.20 264588.90 2005-04 94593.70 266992.70 2005-05 95802.00 269240.50 2005-06

8、 98601.30 275785.50 2005-07 97674.10 276966.30 2005-08 99377.70 281288.20 2005-09 100964.00 287438.30 2005-10 101752.00 287591.60 2005-11 104125.80 292350.40 2005-12 107278.70 298755.70 2006-01 107250.70 303571.70 2006-02 104357.10 304516.30 2006-03 106737.10 310490.70 2006-04 106389.10 313702.30 20

9、06-05 109219.20 316709.80 2006-06 112342.40 322756.40 2006-07 112653.00 324010.80 2006-08 114845.70 327886.70 2006-09 116814.10 331865.40 2006-10 118360.00 332747.20 2006-11 121645.00 337504.20 2006-12 126035.10 345603.60 2007-01 128484.10 351498.80 2007-02 126258.10 358659.30 2007-03 127881.30 3640

10、93.70 2007-04 127677.76 367425.57 2007-05 130275.80 369718.15 2007-06 135847.40 377832.15 2007-07 136237.43 383884.88 2007-08 140993.21 387205.04 2007-09 142591.57 393098.91 2007-10 144649.33 394204.17 2007-11 148009.82 399757.91 2007-12 152519.17 403401.30 2008-01 154872.59 417846.17 2008-02 150177

11、.88 421037.84 2008-03 150867.47 423054.53 2008-04 151681.41 429240.91 2008-05 153344.75 436221.60 2008-06 154820.15 443141.02 2008-07 154992.44 446362.17 2008-08 156889.92 448846.68 2008-09 155748.97 452898.71 2008-10 157194.36 453133.32 2008-11 157826.63 458644.66 2008-12 166217.13 475166.60 2009-0

12、1 165214.34 496135.31 2009-02 166149.60 506708.07 2009-03 176541.13 530626.71 精品文档 3欢迎下载 2009-04 178213.57 540481.21 2009-05 182025.58 548263.51 2009-06 193138.15 568916.20 2009-07 195889.27 573102.85 2009-08 200394.83 576698.95 2009-09 201708.14 585405.34 2009-10 207545.74 586643.29 2009-11 212493.

13、18 594604.72 2009-12 220001.51 606225.01 2010-01 229588.98 625609.29 2010-02 224286.95 636072.26 2010-03 229397.93 649947.46 2010-04 233909.76 656561.22 2010-05 236497.88 663351.37 2010-06 240580.00 673921.72 2010-07 240664.07 674051.48 2010-08 244340.64 687506.92 2010-09 243821.90 696471.50 2010-10

14、 253313.17 699776.74 2010-11 259420.32 710339.03 2010-12 266621.54 725851.79 2011-01 261765.01 733884.83 2011-02 259200.50 736130.86 2011-03 266255.48 758130.88 2011-04 266766.91 757384.56 2011-05 269289.63 763409.22 2011-06 274662.57 780820.85 2011-07 270545.66 772923.65 2011-08 273393.77 780852.30

15、 2011-09 267193.16 787406.20 2011-10 276552.67 816829.25 2011-11 281416.37 825493.94 2011-12 289847.70 851590.90 2012-01 270010.40 855898.89 2012-02 270312.11 867171.42 2012-03 277998.11 895565.50 2012-04 274983.82 889604.04 2012-05 278656.31 900048.77 2012-06 287526.17 924991.20 2012-07 283090.68 9

16、19072.40 2012-08 285739.27 924894.59 2012-09 286788.21 943688.75 2012-10 293309.78 936404.28 2012-11 296883.05 944832.35 2012-12 308664.23 974148.80 2013-01 311228.55 992129.25 2013-02 296103.24 998600.83 2013-03 310898.29 1035858.37 2013-04 307648.42 1032551.90 2013-05 310204.48 1042169.16 2013-06

17、313499.82 1054403.69 2013-07 310596.46 1052212.34 2013-08 314085.91 1061256.43 2013-09 312330.34 1077379.16 2013-10 319433.85 1070166.64 数据来源：中经网 三、VAR模型的构建（一）数据平稳性检验 由于我的数据具有稍强的季节性，所以在刚开始的数据中做了消除季节性操作，趋势性也较 强，而且数据的单位根检验接近 1所以先做一阶差分，在其满足平稳性之后开始做 VAR 精品文档 4欢迎下载 -.02 -.04-1 I 1 I I!|I I I I I I I I I

18、I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I 01 02 Q3 炉4 DS 施 07 Q6 吩 10 11 12 1J 根据图形特征选取同时存在趋势项和截距项进行单位根检验 Null Hypothesis:DLW1_SA has a unit root Exogenous:Constant,Li near Trend 匡|Lag Length:3(Automatic-cased on SIC,maxlag=13)t-Siatistlc Prot.4 Auqmented DicRe AFLIII er test stati

19、stic-J 680444 0.0269 Test critical values:1%level 5%level 1OW level-4 025426-3.442474-3.U5882 *MacKinnan f1996J one-sided p-values.Augmented DicKey*Fuller Test Equation D e pendent Variable:C：DLH A.;Method:Least Squar&s Date：11/2143 Time:2212 Sample(au&tGd):20Q2M04 2013WI10 Included observations 139

20、 aer adjustments Variable Coefliciem S 址Error t-Statlstlc Proc.DLM1_8A(-1)-O.56SSO4 0 154819-36S0444 0 0003 DCDLM1_SA-1)-0.&37966 0.143011-3.761712 0 0003 TF 精品文档 5欢迎下载 iEl t-Siatistic Prot.4 Augmented Dicks.-FuEiertest stat Stic-11.47944 0,0000 Test critical values:1%level 5%level 10%level Y023975-

21、3.441777-3.U5474 Null Hypothesis:DLI.12_3A has a unit root Eog&rious:Constant.Linear Trend Lag Length:0(Aiitom able-based on SIC,majdag=13 MacKinnon|J 996)one-sided p-values Augmented Dickav-Full&rTeat Equation D e pendent Variable:D(DLL12_S柑 Meth ad:Least Squar&s Date：11/2143 Time:22:12 Sample(au&t

22、ed):20C2M01 2013M10 Included oteervations 142 alter adjustments VarlaNe Coefflcieni Sta Error t-Statlstlc Prot DLId2_SA(-1)G-0 976421 0.C85065-1147344 0.Q13455 0.001541 6.2023G4 0 0000 0 Q00 从而DLM1 SADLM2 S在 20%勺显著性水平上是平稳序列。（二）VAR莫型滞后阶数的选择 L-a VI Md!Efidogenous variates-DLM1_SADLkT2_s.Exogenous vari

23、ables:C Date:11/21/13 Time:22:16 Sample:2001M11 2C13M10 Included obsenations 131 Lag SgL LR FPE AIC SC HQ C S7S 5241 NA 5.29e-Cg-13.38205-13 33815*113642-(*1 BSO34C4 3.561073 5.476-09-12.34380-13 21711-13.29529 2 885 3949 9711670 5.38e-C9-13.36481-U14533-13 27562 3 694.6451 17.51179 4 97e-09-13 4449

24、6-13.13769-1332010 4 901.8735 1346355 4 73e09-13 49425 13.09919-13 33372 5 904 372 4 588708 4.84 e-09*13.47142-1Z98857-13 27522 fi 910 5379 11 09674*4.69&-09*-13.50439*-12 93374-13.27251 7 311.9821 2 557886 1496174 4.896-09-13.46538-12 8069S-13.19782 8 913.9909 5036-09-13.43498-12.68874-13 13175 9 9

25、14.79C9 1 367847 529e-C9-13 38612-12.55209-13.04722 10 918.3989 5059345 5.33609-1338014-1245832-13 0Q556 11 519.7736 2265691 5.56e-9*13.34006-12133044-12.929fi1 12 924.3919 7.473306 5.52e-C9-13.34950-12.252M-12.50357 1 indicates lag order selected brth&trrt&rion LR-sequential rnodifietf LRteststatis

26、tic reach test at 5%level;FPE:Final prediction errer.闻Aka ike inforrnabon criterton SC:Sth wan informstiom criteria n LJC-UrriFirri linm infnr m-i+i nn rnibn ri nn 从以上分析结果可以看出，FPE AIC SC HQ都得出滞后阶数为 6时VAR莫型是最优的。因此 精品文档 6欢迎下载 选取的最优滞后阶数为（三）VAR模型的估计 6 即 K=6。Vector.utoregression Estimates Date:11/21H3 Ti

27、me:2220 Samp便(adjusted):2002M0&2013M10 included ooservatiors.137 after adjustments Standard errors in()&t-statisties in A 1 1 DLM1SA DLId2_SA DLM1_SA-1)0.036954 0.10329；-0.560491 0.095411(0.06382)1 49490 DLMJSA 卜 2)-0.136202(010459 H.32131-0.085307(0.06453)-1.319971 DLM1_SA(-3)0 398511(0.09909)4.021

28、90 0024687(006122)0.56656 DLU1_SA(-4)0189054(0.09911)11.515501-0.019012(0.06124)-0.310441 DLM1_SA-5)0.018027-O.OG+6Q4*DLMJSA 卜5)0 016021T fO 10149)10.17762-0.064604(006271)(-1 03010 4 DLMl_SA(-6)-0 021951(Q 09332)-0.220011-0 035104 Q.05137-0.57202J DLM2_SA(-1)0.252353(0.17377 1.45222J-0.066025(0.107

29、3?)-0.61493 ij DLh1SA(-2 0.468309(017259 2.71337 0 213829(0.106S4)2005171 DLM2_SA(-3)-0.457222 fO 17520)-2 60 973 0,092752(010825)0 85680J DLM2_SA(-4)0113345(0.17548)I 0.64-2251 0127116(0.10905)1 165741 DLM2_SA-5)-0 222508-0 112943*精品文档 7欢迎下载 DLM2.SAR)0.113345(0 17648)10.54225 0.127118(0.10905)11.16

30、574 jL DLM2_SA(-5)-0222508(0.17524)卜 1 26975J-0.112943(010826)4.0430S DLM2_SA(-6)0 478468(0.17336)I2.75991J 0.074901(0 10712)0 69523 C-0.001105 0.00416 F0.26543 0.010102(000257)3 925671 R-squared 0.271130 011S074 Adj R-squarcd 0.200650 0 029436 Sum st|resi社s 0.C14399 0 005497 S.E.equaton 0.C10776 O.

31、OOS553 r.Fatalistic 3 844845 1.343130 Log likelihood 433.1041 459.0656 Akaike AiC-6 132907-7.095304 Schwarz 3C-5 655829-6.818725 Mean depentient 0.011348 0.013705 从上图可以看出 VAR模型的参数估计大多显著 （四）VAR模型的检验 VAR莫型的检验包括 VAR模型的平稳性检测，以及残差的独立性检验。Roots af Characteristic Pol：-nomiai Endogenous variables:DLM1_SADLM2

32、_SA Exogenous variables:C Lag specification:1 6 Date:11-21/1-3 Tim优 2224 Root Modulus 0.018982-D.130392i 0 829297 0.&183 82*0.130392i 0.829297-0.304490-0 7704441 0 828431-0.304490 7704441 0.828431 0.001-0.708460!0708461 0.001236*0.703450!0708461 0.483439-D.442443i 0655339 0.483439*0.442443(0.655339-

33、0 627496-0 144S09E 0.643979-0.627496+O,l44809i 0.643979 4)443117-0 396942r 0.E9S4CS-0.44flT37+0.3569421 0.5S9d06 No root lios outsithe unit cirdG.VAR satiEtesthe stability condition.精品文档 8欢迎下载 inverse Roots of AR Characteristic Polynoniial 1!1.0 0.5 *0.0 4 -D5*-1 e-1.5-1 *.5-1.0-os 0.0 o5 t0 k5 、VAR

34、模型的应用精品文档 9欢迎下载 （一）格兰杰因果检验 将两个变量建立group，根据VAR模型确定的滞后阶数，来确定滞后阶数，本例的滞后阶数 为6.Pairwise Granger Causality Tests oate：Tira：2Z32 Sample 2001M11 2C13IJ10 Lags:6 Null Hypothesis:Obs F-Statistic Prat.DLM2_S?tdoes not Granger Gause DLM1_SA 137+20057 0.0007 DLL11_SAdo&s not Granger Cause DLM2_SA 1 25614 0.2826

35、（二）脉冲响应 脉冲响应函数受到变量顺序的影响，因此，其结果的分析与主观因素有关。-Dty Formats-（-Dtsptay inftinTEtori.-J Mtltiple Graphs Ccmhiiid Graoht *RcspHK Standord Errgrs-,F 2 IE E Nnt dlul.si tLnZ.sa 0 Aj_aly 11 c(a2*yin jtu l -Mcntce Carlo fariods 36 Ilcpeti ti:iJlCO AccunnLated KeEponzeE 观察上图，M1和M2是相互影响的正向相关关系，这验证了市场上的 M2和M2的数量有密切

36、精品文档 10欢迎下载 的关系，从时间长短来看，M1对于M2的长期影响要大于短期影响，而且 M1对于M2的短期 影响要显著些。（三）方差分解 在VAR的输入窗口中,Variance Decanipasition of DLM1_3A:Period S.E.OLMlJSiA DLM2_SA 1 0.D1C776 100.0000 0.000000 2 0.010B66 36.34316 1.&56B40 3 0.011133&3.34476 6.155242 4 Q.011S32 S9.052Z9 10.83771 5 0.012156 96.39126 13.10872 6 0.012160

37、36.30926 13.11074 7 0.012472&4.907A6 1509212 0.012525 34.913&4 150S636 9 0012549 84.60101 15.39899 10 0.012600 84.2931 1 15.706B9 11 0.012621 94.29S&3 1571437 12 0.012523 04.28227 1571773 13 0.012631 84,19017 16S0Q83 14 0X12638 34.17&31 1682369 15 0.012630 S4.17T07 15 82293 16 0.012640&4.1&298 15.83

38、7D2 17 0.012542 04.15989 1584C11 18 0.012642 8416055 15 83945 19 0.012643 8415161 158363S 20 0.012643 84.16035 1583915 21 Q.012G43 34.19042 15 83956 Wr V 2PF7 U1*.227P 2 21 0X12643 34.16042 1583958 22 0.012644 84.10171 15.83829 23 0.012644&4.15170 1583830 24 0.012644 84.15125 1583875 25 0.012644 84.

39、15143 15,83857 26 0.015644 S4.16149 1583G51 27 0.012644 34.1G129 15 83B71 28 0 012644 84.16115 1583SS5 29 0.012644 S4.16117 1583893 30 0.012644 3416111 1583889 31 0.012644 8416102 15 83898 32 0.C12S44 04.15102 1583698 33 0012644&4.1S101 15.83899 34 O012S44 84.1S098 1583902 35 0.012644 94.15098 15839

40、02 36 0.012644&4.15093 15.S3902 Variance Decomposition of DLM2_3A:Period SE.DLM1.SA DLM2.SA 1 0.00655S JO 70502 6929498 2 O.OOC714 S1 55987 68.44013 3 O.OOC350 30.39631 59 60319 4 036929 31,54741 5e.4525S 5 O.OOC964 31.S9474 56.30526 精品文档 11欢迎下载 Vari an 匚 e Decomposition of DLU2_3A:Period SE DLMVSA

41、DLM2_SA 2 g 4 5 6 g 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ig 20 21 22 456789 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 0.006658 3070502 6929490 0.00714 31.55987 6S.44013 0.006850 303 關 4 69 60319 0.C06929 31.54741 66.45259 0.006964 31 69474 68.30526 0.007023 32.83554&7 16446 0.007032 32 75407 5724593

42、0.007037 32.83396 67 16604 0 007053 33 14857 66.85133 0.007000 33.21661 06.78339 0.007060 33.22491 65.77509 0.007066 33 30S55 6669345 0.007071 33-39931 66.6006S 0.007071 la 39911 BS.eOOSQ 0007074 13,41127 66.58873 0.007076 33.45446 66.54554 0.007076 33.4M61 S6.&4&49 0.007077 S3.45305 5654595 0.00707

43、8 33 46&74 6653426 0.007078 J3.45590 66.53410 0.007070 33.40500 66.53500 0.007078 3345717 36,53283 VFW f V F 1 1 7 i wvws 0.007071 J3.39911 56.C0QS9 0.007074 3341127 55.58S73 0.007076 33 4544A 56 54554 0.007076 3345451 56.54543 0.007077 33.45305 66.S4695 0,007078 J3.45574 56.53426 0.007078 33.465&0

44、66.53410 O.M7078 J3.4&500 66.53500 0.007070 M46717 66.532&3 0.007073 33.43729 66.53271 0.007079 33 4S74G 66E32S1 0 007070 33.46753 6653247 0.007078 3346757 66.53243 0.007078 33 467B9 S653211 0.007078 33 46735 6S.53215 0.007079 33.467BB B6 53214 0.007073 13 46801 66.53199 0 00707S 33.46804 66.53196 0

45、.007078 3345804 66.53196 0.007078 33.4S80B 56.53192 0.007070 33 45812 56531B8 0.007078 33 49B12&653188 0.007078 23.45812 66 53186 cnoles Ordering:DLM12SA DLM2.SA 从方差分析结果来看 M2的波动的部分原因源自 M1的变化，而短期时间内，M2的变化更多 与自身有关，这与脉冲响应的结果一致。所以说明在远期来看，居民的潜在购买力与现实购 买力有很大的联系。精品文档 12欢迎下载 欢迎您的下载，资料仅供参考!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等 打造全网一站式需求