SVAR模型制作过程.doc

SVAR 模型制作过程 SVAR 模型是一种常用的宏观经济模型，用于描述经济系统中的变量之间的关系。本文档将详细介绍 SVAR 模型的制作过程，包括数据准备、季节调整、模型建立和参数估计等步骤。 一、数据准备 在建立 SVAR 模型之前，需要准备好所需的数据。这些数据通常来自于宏观经济指标，例如 GDP、CPI、FOOD、HOUSE、M2、VMI 等。这些数据需要是月度数据，以便在模型中进行季节调整。 二、季节调整 季节调整是 SVAR 模型的重要步骤。它的目的是去除数据中的季节性影响，使得模型更加robust。常用的季节调整方法有两种：加法模型和乘法模型。加法模型适用于 T、S、C 相互独立的情形，而乘法模型适用于 T、S、C 相关的情形。由于时间序列分解的四大要素一般都存在相互影响，因此大多数的经济数据都采用乘法模型进展季节性分解。 在进行季节调整时，需要选择合适的模型和参数。例如，使用 X-12 方法可以对数据进行季节调整，并且可以选择合适的模型和参数来进行调整。在 Eviews 软件中，可以使用 Seasonal Adjustment 模块来进行季节调整。 三、模型建立 在数据准备和季节调整完成后，可以开始建立 SVAR 模型。SVAR 模型是一个矢量自回归模型，描述了多个变量之间的关系。模型的形式如下： Xt = Tt + Ct + It 其中，Xt是时间序列，Tt是趋势项，Ct是周期项，It是随机噪声项。 在建立模型时，需要选择合适的模型结构和参数。例如，需要选择合适的lag order 和 cointegration rank 等。 四、参数估计 在模型建立完成后，需要对模型参数进行估计。常用的参数估计方法有 Maximum Likelihood Estimation 和 Bayesian Estimation 等。在 Eviews 软件中，可以使用参数估计模块来对模型参数进行估计。 五、模型诊断 在模型建立和参数估计完成后，需要对模型进行诊断。常用的模型诊断方法有残差分析、谱图分析和自相关图分析等。在 Eviews 软件中，可以使用模型诊断模块来对模型进行诊断。 SVAR 模型的制作过程包括数据准备、季节调整、模型建立、参数估计和模型诊断等步骤。通过这些步骤，可以建立一个robust 的 SVAR 模型，以描述宏观经济变量之间的关系。 在实际操作中，可以使用 Eviews 软件来实现 SVAR 模型的制作过程。Eviews 软件提供了强大的数据分析和模型建立功能，可以帮助用户快速地建立和估计 SVAR 模型。