Eviews中向量自回归模型VAR解读.pptx
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1、一、向量自回归(VAR)模型定义 VAR模型是自回归模型的联立形式,所以称向量自回归模型。假设y1t,y2t之间存在关系,如果分别建立两个自回归模型y1t=f(y1,t-1,y1,t-2,)y2t=f(y2,t-1,y2,t-2,)则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的形式,就可以建立起两个变量之间的关系。第1页/共28页VAR模型的形式以两个变量y1t,y2t滞后1期的VAR模型为例,VAR模型可表达为:y1t=c1+11.1 y1.t-1+12.1 y2,t-1+u1t y2t=c2+21.1 y1,t-1+22.1 y2,t-1+u2t 可见,VAR模型就是一个联立方程模型,只是解
2、释变量全为内生变量的滞后值。由传统计量经济学知,这样的解释变量为“前定变量”,可以求参数估计值。第2页/共28页写成矩阵形式:设则有:上式即为VAR模型的矩阵形式。推广至N个变量滞后k期的VAR模型,有:(6.3)中,第3页/共28页对单一方程而言,每个方程的随机误差项独立不相关(时间序列上前后不相关),但对模型而言,不同方程的随机误差项存在相关性。因VAR模型中每个方程的右侧只含有内生变量的滞后项,他们与ut是渐近不相关的,所以可以用OLS法依次估计每一个方程,得到的参数估计量都具有一致性。第4页/共28页VAR模型的特点(1)不以严格的经济理论为依据。在建模过程中只需明确两件事:共有哪些变
3、量是相互有关系的,把有关系的变量包括在VAR模型中;确定滞后期k。使模型能反映出变量间相互影响的绝大部分。(2)VAR模型对参数不施加零约束。(对无显着性的参数估计值并不从模型中剔除,不分析回归参数的经济意义。)(3)VAR模型的解释变量中不包括任何当期变量,所有与联立方程模型有关的问题在VAR模型中都不存在(主要是参数估计量的非一致性问题)。(4)VAR模型的另一个特点是有相当多的参数需要估计。比如一个VAR模型含有三个变量,最大滞后期k=3,则有k N 2=3 32=27个参数需要估计。当样本容量较小时,多数参数的估计量误差较大。(5)无约束VAR模型的应用之一是预测。由于在VAR模型中每
4、个方程的右侧都不含有当期变量,这种模型用于样本外一期预测的优点是不必对解释变量在预测期内的取值做任何预测。(6)用VAR模型做样本外近期预测非常准确。做样本外长期预测时,则只能预测出变动的趋势,而对短期波动预测不理想。第5页/共28页VAR模型回归的Eviews实现打开工作文件,点击Quick键,选Estimate VAR功能。作相应选项后,即可得到VAR的表格式输出方式。在VAR模型估计结果窗口点击View 选 representation功能可得到VAR的代数式输出结果。用VAR进行回归分析的关键是选择变量及滞后阶数k。第6页/共28页第7页/共28页第8页/共28页在VAR模型估计结果窗
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