时间序列分析——VAR模型实验.doc

时间序列分析是一种统计技术，用于研究在不同时间点上收集的数据，以发现数据中的模式、趋势和周期性。在这种分析中，向量自回归（VAR）模型是一个重要的工具，特别适用于处理多个相关的时间序列变量。在“时间序列分析——VAR模型实验”中，研究者探讨了中国房地产市场与汇率波动之间的相互影响，通过VAR模型进行实证分析。 VAR模型是建立在多个非线性时间序列上的线性回归模型，它允许每个变量的当前值依赖于自身的历史值和其他变量的历史值。在这个实验中，研究者选择了两个关键变量：人民币对美元的汇率（E）和全国房地产开发业综合景气指数（p）。这两个变量的选择基于2005年中国的汇率制度改革，这个改革标志着中国开始实施有管理的浮动汇率制度，从而使得汇率波动对经济的影响更为显著。 在模型构建之前，首先需要确保所选序列是平稳的。平稳性是VAR模型的前提条件，因为非平稳序列可能导致虚假的因果关系。通过对汇率E序列的观察，研究者发现其具有较强的趋势性，因此进行了对数化处理以减小趋势和异方差性。对数化后的序列（lm）趋势性有所减弱，但仍然存在，于是进一步进行一阶差分（dlm），以完全消除趋势性。通过单位根检验，如Augmented Dickey-Fuller（ADF）测试，可以判断dlm序列是否达到平稳。在表4.1的单位根输出结果中，t统计量为-3.031673，对应的概率为0.0351，这表明在1%的显著性水平下，我们拒绝原假设，即dlm序列有一个单位根，从而确认了该序列是平稳的。 在确定了所有序列的平稳性后，可以构建VAR模型。VAR模型的参数估计通常采用最小二乘法或极大似然法。模型建立后，可以进行脉冲响应函数（IRF）和方差分解（Variance Decomposition）分析，以理解一个变量的冲击如何影响其他变量，以及这种影响如何随时间演变。在本实验中，研究者可能通过这些分析来探索汇率变化对房地产市场的影响，以及房地产市场状况如何反过来影响汇率。 VAR模型还可以用于预测未来变量的值。通过预测误差的自回归（forecast error variance）和协方差，可以计算出预测的不确定性和误差范围。这对于政策制定者和市场参与者来说至关重要，因为他们需要了解未来汇率和房地产市场的可能走势，以便做出明智的决策。 VAR模型在时间序列分析中扮演着核心角色，它能揭示多个经济变量之间的动态关系，帮助理解复杂的经济现象。在这个特定的实验中，VAR模型被用来探究人民币汇率与房地产市场之间的因果关系，通过数据处理和模型建立，提供了一个深入理解这两个关键经济指标相互作用的框架。