VAR模型步骤资料_第1页
VAR模型步骤资料_第2页
VAR模型步骤资料_第3页
VAR模型步骤资料_第4页
VAR模型步骤资料_第5页
已阅读5页，还剩13页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

平稳的多元时间序列模型——VAR模型建模步骤目录：一、数据输入二、单位根检验三、确定滞后阶数p（信息准则，LR似然比检验）四、外生性检验五、判断模型的稳定性六、脉冲响应七、方差分解一、数据输入R:票据直贴利率|6个月|长三角（年化调整）S3M:Shibor3M数据来源：Wind二、单位根检验【注意】时间序列数据为避免伪回归，需要检验各变量是否平稳。平稳的时序变量，可以建立VAR模型进行相应分析；然而对于非平稳时序变量是否可以建立VAR模型，有所分歧。有观点认为：若对非平稳时序变量建立VAR模型，需要进行Johansen协整分析，否则极有可能出现伪回归现象。也有观点认为：不问序列如何均可建立初步的VAR模型。现对变量R进行单位根检验，从包含截距项和时间趋势项情形开始到无截距项和时间趋势项情形逐次检验。【结论】单位根检验结果显示，变量R是无截距项和时间趋势项的平稳序列。现对变量S3M进行单位根检验，从包含截距项和时间趋势项情形开始到无截距项和时间趋势项情形逐次检验。三、滞后阶数的确定先任意选定一个滞后阶数，建立VAR模型，进行回归；然后选取最优滞后阶数；最后，利用最优滞后阶数对模型重新回归。【注意】在刚开始建立VAR模型时，上图中的滞后阶数[12]可以任意选取。不影响下面滞后阶数的确定。（2）滞后阶数的确定【注意】选择“*”号最多的那行对应的滞后阶数作为该VAR模型的最优滞后阶数。此处，选滞后2阶，再次建立VAR模型。四、变量外生性检验在滞后阶数确定后进行因果关系检验，以确定哪些变量为外生变量。如果VAR模型中某些变量的滞后值对被解释变量没有显著性影响，那此时建立VAR模型就值得怀疑。【注意】外生性检验表明S3M的滞后值对被解释变量R有显著性影响，能够构建VAR模型。

五、判断模型稳定性如果外生性检验通过，可以对VAR模型进行稳定性判断。EViews给出了两种简便的方式：图形法和数值法。【方式1】

【结论】特征根落在单位圆内，表明建立的VAR模型是稳定的。【方式2】【结论】特征根的Modulus都小于1，即VAR模型是稳定的。六、脉冲响应两种方式进行脉冲响应分析。【方式1】脉冲响应对话框，选择哪个变量作为冲击，哪个变量作为响应，冲击持续的期限，例如，此处，冲击是RS3M，响应变量是R，冲击持续的期限10期。【方式2】【结论】来自S3M的冲击对变量R的影响是，在第1到10期在逐渐增大。七、方差

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 各类标准

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论