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VAR模型和VEC模型-Johansen协整检验.pptx

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VAR模型和VEC模型-Johansen协整检验.pptx

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第

章

VAR

模型和

VEC

模型

重点内容：

•

向量自回归理论

•

VAR 模型的建立

•

Johansen 协整检验

•

VEC 模型的建立

一、向量自回归（

VAR

）模型

1. 向量自回归理论

向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，

并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲

击对经济变量所产生的影响。

滞后阶数为 p 的 VAR 模型表达式为

yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt

其中， yt 为 k 维内生变量向量； xt 为 d 维外生变量向量； μt

是 k 维误差向量 A1 ， A2 ，…， Ap ， B 是待估系数矩阵。

一、向量自回归（

VAR

）模型

1. 向量自回归理论

滞后阶数为 p 的 VAR 模型表达式还可以表述为

即

上式称为非限制性向量自回归（ Unrestricted VAR ）模型，

是滞后算子 L 的 k ╳ k 的参数矩阵。

当行列式 det[A(L)] 的根都在单位圆外时，不含外生变量的

非限制性向量自回归模型才满足平稳性条件。

一、向量自回归（

VAR

）模型

2. 结构 VAR 模型（ SVAR ）

结构 VAR 是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释

变量中含有当期变量，这是与 VAR 模型的不同之处。

下面以两变量 SVAR 模型为例进行说明。

xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt

zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt

这是滞后阶数 p=1 的 SVAR 模型。其中， xt 和 zt 均是平稳随

机过程；随机误差项 μxt 和 μzt 是白噪声序列，并且它们之间

不相关。系数 b12 表示变量的 zt 的变化对变量 xt 的影响； γ21

表示 xt-1 的变化对 zt 的滞后影响。该模型同样可以用如下向

量形式表达，即

B0 yt=



0 +



1 yt-1 + μt

一、向量自回归（

VAR

）模型

3. VAR 模型的建立

选择“ Quick”|“Estimate VAR…” 选项，将会弹出下图所示的

对话框。

该对话框包括三个选项卡，分别

是“ Basics” 、“ Cointegration” 和“ VEC Restrictions” ，

后两个选项卡在 VEC 模型操

作中使用。系统默认是“ Basics”

选项卡。。

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小溪流的歌981

2023-06-21

资源不错，对我启发很大，获得了新的灵感，受益匪浅。
weixin_40073186

2022-03-09

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S_H_shijiu

2022-02-28

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Ericccc111

2022-03-19

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拉拉庸

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