結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型操作步驟課件

SVAR操作步驟1SVAR操作步驟1目錄一單位根檢驗(yàn)二兩種分析思路

思路一

VAR與SVAR模型及應(yīng)用

思路二協(xié)整檢驗(yàn)及向量誤差修正模型（VEC）2目錄一單位根檢驗(yàn)223

注：進(jìn)行向量自回歸與誤差修正模型分析首先必須進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)各個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果及分析思路如下：

（1）均穩(wěn)定，則直接進(jìn)行VAR構(gòu)建請(qǐng)點(diǎn)VAR/SVAR建模

（2）部分穩(wěn)定，部分不穩(wěn)定請(qǐng)點(diǎn)VAR/SVAR建模

（3）不穩(wěn)定，但均有相同單整階數(shù)，請(qǐng)點(diǎn)協(xié)整檢驗(yàn)及VEC（建議做）也可以做VAR建模（建議不做）一各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)3注：進(jìn)行向量自回歸與誤差修正模型分析首先必須進(jìn)行穩(wěn)定性檢VAR/SVAR建模第一步：請(qǐng)點(diǎn)建立初始VAR第二步：請(qǐng)點(diǎn)初始VAR模型檢驗(yàn)第三步：請(qǐng)點(diǎn)確定最終的VAR第四步：請(qǐng)點(diǎn)在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）.第五步：請(qǐng)點(diǎn)以第三步VAR或是第四步SVAR的為基礎(chǔ)做脈沖分析及方差分解4VAR/SVAR建模第一步：請(qǐng)點(diǎn)建立初始VAR44第一步初始VAR建模◎序列要求：沒有任何要求處理序列與否，撐握如下原則：

原則一：處理序列目的是使VAR穩(wěn)定，只有當(dāng)VAR不穩(wěn)定是才考慮處理序列

原則二：不要做I（2）向I（0），結(jié)果不好解釋，這樣處理能使VAR穩(wěn)定，也放棄建模注一：VAR穩(wěn)定是指VAR的AR根均小于1（在單位圓內(nèi)），因?yàn)榉€(wěn)定VAR模型定，滿足脈沖分析及方差分解所需條件（見高鐵梅計(jì)量分析方法與建模第2版P301）。注二：由于穩(wěn)定序列構(gòu)建的VAR容易達(dá)到穩(wěn)定性要求，而夾雜了不穩(wěn)定序列難以使VAR穩(wěn)定，所以有的書上直接講VAR建模是要求序列平穩(wěn)5第一步初始VAR建?！蛐蛄幸螅簺]有任何要求處理序列與5第一步初始VAR建模注三：處理方法是差分或是取對(duì)數(shù)注四：序列穩(wěn)定與否均可建立VAR（VAR可能穩(wěn)定也可能不穩(wěn)定，不穩(wěn)定的序列沒有任何價(jià)值，所有我們最終是要建立一個(gè)穩(wěn)定的VAR，進(jìn)一步做脈沖及方差分解）◎滯后階數(shù)：任意設(shè)（因?yàn)槌跏糣AR建立后要進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定真正的滯后階數(shù)，以便在最終的VAR模型中引入正確的滯后階數(shù)）◎所有序列均視為內(nèi)生的，除非你已知哪些是外生（初始VAR建立后要進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，確定哪些變量為外生變量引入最終的VAR模型）軟件操做請(qǐng)點(diǎn)軟件操做：建立最初的VAR6第一步初始VAR建模注三：處理方法是差分或是取對(duì)數(shù)667檢驗(yàn)說明對(duì)已構(gòu)建的初始VAR做如：一AR根觀察，以便確定模型的穩(wěn)定性，模型不穩(wěn)定則某些結(jié)果（如脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差）不是有效的。二檢驗(yàn)滯后階數(shù)三因果關(guān)系檢驗(yàn)（注：因果關(guān)系檢驗(yàn)應(yīng)在階數(shù)確定后展開，如檢驗(yàn)結(jié)果階數(shù)要更改，則用改正的階數(shù)重新構(gòu)建VAR后再行檢驗(yàn)）軟件操做，請(qǐng)點(diǎn)VAR模型檢驗(yàn)操作初始VAR模型檢驗(yàn)7檢驗(yàn)說明初始VAR模型檢驗(yàn)8軟件操做：建立最初的VAR◎Objects/Newobject/VAR◎估計(jì)VAR模型※VAR類型：unrestrictedVAR※填寫：內(nèi)生變量，外生變量，及樣本區(qū)間※滯后欄目：滯后成對(duì)輸入/模型中無外生變量從1開始，有外生變量時(shí)滯后從0開始?！螯c(diǎn)OK8軟件操做：建立最初的VAR◎Objects/Newobj9VAR檢驗(yàn)操作一：AR根觀察VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※ARrootstable或ARrootsgraph

注：特征根均小于1時(shí)模型穩(wěn)定二：確定滯后階數(shù)

原：滯后階數(shù)不為jVAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※LAGLENGTHCRITERIA※填寫最大階數(shù)

注：從最大P開始檢驗(yàn)，軟件將以星號(hào)給出滯后階數(shù)三：因果關(guān)系檢驗(yàn)原：不是因果關(guān)系※VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※pairwiseGrangerCausalityTests注：軟件對(duì)各個(gè)內(nèi)生變量依次給出單個(gè)檢驗(yàn)與聯(lián)合檢驗(yàn)，當(dāng)P值大小臨界水平（通常為0.05）說明（X外生于Y/X不能Grange引起Y

），簡(jiǎn)單地：當(dāng)聯(lián)合檢驗(yàn)P值大于0.05，則該被檢驗(yàn)的因變量外生于系統(tǒng)（外生變量），應(yīng)重構(gòu)VAR9VAR檢驗(yàn)操作最終VAR建模記住VAR模型檢驗(yàn)所得的滯后階數(shù)記住VAR模型檢驗(yàn)所得的外生變量如果你幸運(yùn)的話最初設(shè)置正確，你真歷害，不用再建模型了如果不幸運(yùn)，請(qǐng)利用所得信息

◎重新構(gòu)建VAR◎重新檢驗(yàn)VAR不斷重復(fù)直至你的模型通過三項(xiàng)檢驗(yàn)（穩(wěn)定性，滯后階數(shù)正確，外生變量與內(nèi)生變量明晰）10最終VAR建模記住VAR模型檢驗(yàn)所得的滯后階數(shù)1010在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）當(dāng)已構(gòu)建了VAR以后就可以構(gòu)建SVAR模型具體第一步：實(shí)施約束第二步：估計(jì)SVAR第三步：分析11在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）當(dāng)已構(gòu)1112構(gòu)建SVAR模型（第一步：實(shí)施約束：矩陣約束填寫原則文本約束，原則類同，填寫有別）（1）軟件短期約束基于AB-型SVAR模型（），長(zhǎng)期約束基于脈沖響應(yīng)的累積響應(yīng)函數(shù)（2）關(guān)于短期約束※可識(shí)別條件：AB-型SVAR模型至少需要個(gè)約束

※可識(shí)別條件一般假設(shè)結(jié)構(gòu)信息有單位方差，因此通常對(duì)矩陣B的約束為對(duì)角陣（約束個(gè)數(shù)為）或者單位矩陣（約束個(gè)數(shù)為），以致獲得沖擊的標(biāo)準(zhǔn)偏差.※A矩陣主對(duì)角元素一般設(shè)為1（約束個(gè)數(shù)為K）※在矩陣B為單位陣情況下，對(duì)A矩陣的約束相當(dāng)于對(duì)矩陣施加約束，即對(duì)變量間同期相關(guān)關(guān)系的約束，如有三個(gè)內(nèi)生變量稅收（1），政府支出（2），產(chǎn)出（3），根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論當(dāng)期產(chǎn)出不會(huì)影響當(dāng)期政府支出，即矩陣中，在約束時(shí)當(dāng)B為單位陣時(shí)，直接寫成

※約束矩陣中未知元素定義為NA（3）關(guān)于長(zhǎng)期約束建立包括長(zhǎng)期響應(yīng)矩陣模塊，約束處填寫0，比如第2個(gè)內(nèi)生變量對(duì)第1結(jié)構(gòu)沖擊的長(zhǎng)期影響為0，則長(zhǎng)期響應(yīng)矩陣模塊中第2行第1列元素為0，其他類同，無約束的填寫NA（4）不能同時(shí)施加長(zhǎng)期與短期約束12構(gòu)建SVAR模型（1）軟件短期約束基于AB-型SVAR模構(gòu)建SVAR模型——矩陣約束填寫原則（簡(jiǎn)）一約束矩陣B為單位陣（約束個(gè)數(shù)為）約束矩陣A為主對(duì)角元素為1（約束個(gè)數(shù)為

）AB-型SVAR模型至少需要個(gè)約束根據(jù)經(jīng)濟(jì)原理再在矩陣A中至少增加

個(gè)0約束13構(gòu)建SVAR模型——矩陣約束填寫原則（簡(jiǎn)）一約束矩陣13構(gòu)建SVAR模型第一步：實(shí)施約束：約束矩陣構(gòu)建與填寫一生成矩陣Objects/NewObject/選中Matrix-Vector-Coef，填寫矩陣名稱：A或B或填寫矩陣并保存

填寫規(guī)則見：填寫原則14構(gòu)建SVAR模型第一步：實(shí)施約束：約束矩陣構(gòu)建與填寫141415說明◎從VAR對(duì)象窗口的菜單中選擇◎Procs/EstimateStructuralFactorization◎SVAROptions的對(duì)話框中，擊中Matrix按鈕和Short-RunPattern按鈕，并在相應(yīng)的編輯框中填入模版矩陣的名字。

構(gòu)建SVAR模型（第二步：估計(jì)SVAR）15說明構(gòu)建SVAR模型16脈沖響應(yīng)分析※VAR窗口※VIEW※impulseresponse16脈沖響應(yīng)分析※VAR窗口17方差分解※VAR窗口※VIEW※variancedecomposition17方差分解※VAR窗口協(xié)整檢驗(yàn)及VEC協(xié)整檢驗(yàn)：請(qǐng)點(diǎn)說明請(qǐng)點(diǎn)：軟件操作情形一：不協(xié)整說明沒長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)第，可以做：請(qǐng)點(diǎn)VAR模型情形二：協(xié)整請(qǐng)點(diǎn)VEC模型在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)18協(xié)整檢驗(yàn)及VEC1818協(xié)整檢驗(yàn)說明◎VAR與VEC關(guān)系是：VEC是有協(xié)整約束（即有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系）的VAR模型，多用于具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列建模高鐵梅計(jì)理分析方法與建模第2版P295◎協(xié)整檢驗(yàn)僅對(duì)非平穩(wěn)序列（單整數(shù)相同）有效注：如有2階單整，其他是一階單整，則可將2階單整原序列差分或取對(duì)數(shù)，生成新序列，再與其他一階單整序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)◎協(xié)整要進(jìn)行序列平穩(wěn)性（單位根）檢驗(yàn)，只有滿足單整數(shù)相同的非平穩(wěn)序列才能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)◎原：不存在協(xié)整關(guān)系19協(xié)整檢驗(yàn)說明191920

協(xié)整檢驗(yàn)在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)一起動(dòng)程序

※VAR對(duì)象或Group(組)對(duì)象的工具欄中選擇※View/CointegrationTest…即可。二填寫對(duì)話窗三協(xié)整結(jié)果20協(xié)整檢驗(yàn)在EV21填寫協(xié)整檢驗(yàn)設(shè)定對(duì)話框

關(guān)于序列假設(shè)可選部分關(guān)于協(xié)整方程假設(shè)滯后設(shè)定是指在輔助回歸中的一階差分的滯后項(xiàng)，不是指原序列。例如，如果在編輯欄中鍵入“12”，協(xié)整檢驗(yàn)用yt

對(duì)yt-1，yt-2和其他指定的外生變量作回歸，此時(shí)與原序列yt

有關(guān)的最大的滯后階數(shù)是3。對(duì)于一個(gè)滯后階數(shù)為1的協(xié)整檢驗(yàn)，在編輯框中應(yīng)鍵入“00”。不能確定如何選擇，則選擇此項(xiàng)21填寫協(xié)整檢驗(yàn)設(shè)定對(duì)話框關(guān)于序列假設(shè)可選部分關(guān)于協(xié)整方程22

VEC模型在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)1.如何估計(jì)VEC模型

由于VEC模型的表達(dá)式僅僅適用于協(xié)整序列，所以應(yīng)先運(yùn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，并確定協(xié)整關(guān)系數(shù)。需要提供協(xié)整信息作為VEC對(duì)象定義的一部分。

如果要建立一個(gè)VEC模型，在VAR對(duì)象設(shè)定框中，從VARType中選擇VectorErrorCorrection項(xiàng)。在VARSpecification欄中，除了特殊情況外，應(yīng)該提供與無約束的VAR模型相同的信息：

22VEC模型23

①常數(shù)或線性趨勢(shì)項(xiàng)不應(yīng)包括在ExogenousSeries的編輯框中。對(duì)于VEC模型的常數(shù)和趨勢(shì)說明應(yīng)定義在Cointegration欄中。②在VEC模型中滯后間隔的說明指一階差分的滯后。例如，滯后說明“12”將包括VEC模型右側(cè)的變量的一階差分項(xiàng)的滯后，即VEC模型是兩階滯后約束的VAR模型。為了估計(jì)沒有一階差分項(xiàng)的VEC模型，指定滯后的形式為：“00”。23①常數(shù)或線性趨勢(shì)項(xiàng)不應(yīng)包括在Exoge24

③對(duì)VEC模型常數(shù)和趨勢(shì)的說明在Cointegration欄（下圖）。必須從5個(gè)趨勢(shì)假設(shè)說明中選擇一個(gè)，也必須在編輯框中填入?yún)f(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)，應(yīng)該是一個(gè)小于VEC模型中內(nèi)生變量個(gè)數(shù)的正數(shù)。24③對(duì)VEC模型常數(shù)和趨勢(shì)的說明在Coi25如果想強(qiáng)加約束于協(xié)整關(guān)系或(和)調(diào)整參數(shù)，用Restrictions欄。注意：如果沒在VARSpecification欄中單擊ImposeRestrictions項(xiàng)，這一欄將是灰色的。

25如果想強(qiáng)加約束于協(xié)整關(guān)系或(和)調(diào)整參數(shù)，用26一旦填完這個(gè)對(duì)話框，單擊OK即可估計(jì)VEC模型。VEC模型的估計(jì)分兩步完成：在第一步，從Johansen所用的協(xié)整檢驗(yàn)估計(jì)協(xié)整關(guān)系；第二步，用所估計(jì)的協(xié)整關(guān)系構(gòu)造誤差修正項(xiàng)，并估計(jì)包括誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分形式的VAR模型。26一旦填完這個(gè)對(duì)話框，單擊OK即可估計(jì)V272728

VEC模型估計(jì)的輸出包括兩部分。第一部分顯示了第一步從Johansen過程所得到的結(jié)果。如果不強(qiáng)加約束，EViews將會(huì)用系統(tǒng)默認(rèn)的能可以識(shí)別所有的協(xié)整關(guān)系的正規(guī)化方法。系統(tǒng)默認(rèn)的正規(guī)化表述為：將VEC模型中前r個(gè)變量作為剩余k

r個(gè)變量的函數(shù)，其中r表示協(xié)整關(guān)系數(shù)，k是VEC模型中內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)。第二部分輸出是在第一步之后以誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分的VAR模型。誤差修正項(xiàng)以CointEq1，CointEq2，……表示形式輸出。輸出形式與無約束的VAR輸出形式相同。28VEC模型估計(jì)的輸出包括兩部分。第一部分292930

在VEC模型輸出結(jié)果的底部，有系統(tǒng)的兩個(gè)對(duì)數(shù)似然值。第一個(gè)值標(biāo)有LogLikelihood(d.f.adjusted)，其計(jì)算用自由度修正的殘差協(xié)方差矩陣，這是無約束的VAR模型的對(duì)數(shù)似然值。標(biāo)有LogLikelihood的值是以沒有修正自由度的殘差協(xié)方差矩陣計(jì)算的。這個(gè)值與協(xié)整檢驗(yàn)所輸出的值是可比較的。30在VEC模型輸出結(jié)果的底部，有系統(tǒng)的兩個(gè)31

2.VEC系數(shù)的獲得

對(duì)于VEC模型，系數(shù)的估計(jì)保存在三個(gè)不同的二維數(shù)組中：A，B和C。A包含調(diào)整參數(shù)矩陣

；B包含協(xié)整矩陣；C包含短期參數(shù)矩陣

（一階差方項(xiàng)滯后的系數(shù)）。

(1)A的第一個(gè)指標(biāo)是VEC的方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程的序號(hào)。例如，A(2,1)表示：VEC的第二個(gè)方程中的第一個(gè)協(xié)整方程的調(diào)整系數(shù)。(2)B的第一個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程的變量序號(hào)。例如，B(2,1)表示：第二個(gè)協(xié)整方程中第一個(gè)變量的系數(shù)。注意：這個(gè)索引與的轉(zhuǎn)置相對(duì)應(yīng)。312.VEC系數(shù)的獲得32

(3)C的第一個(gè)指標(biāo)是VEC的方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是VEC中一階差分回歸量的變量序號(hào)。例如，C(2,1)表示：VEC第二個(gè)方程中第一個(gè)一階差分回歸量的系數(shù)。在VEC模型的名字后面加一個(gè)點(diǎn)號(hào)和系數(shù)元素，就可以獲得這些系數(shù)，如：

var01.a(2,1)var01.b(2,1)var01.c(2,1)

要察看A

,

B和C的每一個(gè)元素和被估計(jì)系數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從VAR的工具欄中選擇View/Representations即可。3233變量名稱協(xié)整向量（1）協(xié)整向量（2）ln(slt)10ln(ift)01ln(m1t-1)-0.16(-1.67)0ln(tivt)-0.51-0.98

（-8.41）(-33.99)

rrt-4

0.03

0.03(2.70)(7.87)

ln(cpit-3)-0.18-0.22

(-0.69)(-0.95)

常數(shù)項(xiàng)-0.63

2.05

表9.4協(xié)整向量矩陣

的估計(jì)結(jié)果

經(jīng)檢驗(yàn)，由表9.4中的協(xié)整向量分別得到的2個(gè)線性組合序列都是平穩(wěn)的，即都是I(0)的。

33變量名稱協(xié)整向量（1）協(xié)整向量（2）ln(slt)10l34表9.4中取值為1或0的變量系數(shù)是本例施加的約束，如協(xié)整方程1表示實(shí)際消費(fèi)方程，假設(shè)實(shí)際消費(fèi)與實(shí)際M1、實(shí)際利率、物價(jià)和實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，而約束其他變量系數(shù)為0，即

（9.7.16）其中ecm1t表示回歸方程的殘差項(xiàng)，也即誤差修正模型中的誤差修正項(xiàng)，式（9.7.16）實(shí)際消費(fèi)方程中的系數(shù)表示：在其他條件不變的情況下，實(shí)際M1每增加1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際消費(fèi)平均將增加0.16個(gè)百分點(diǎn)；而在其他條件不變的情況下，實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值每提高1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際消費(fèi)平均提高0.51個(gè)百分點(diǎn)；實(shí)際利率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際消費(fèi)平均降低0.03個(gè)百分點(diǎn)，但存在4個(gè)月的滯后效應(yīng)；同時(shí)，前3期物價(jià)每提高1個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)期實(shí)際消費(fèi)平均提高0.18個(gè)百分點(diǎn)，但是統(tǒng)計(jì)不顯著。

34表9.4中取值為1或0的變量系數(shù)是本例施35

協(xié)整方程2表示實(shí)際投資方程，假設(shè)實(shí)際固定資產(chǎn)投資與實(shí)際利率、物價(jià)和實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，而約束其他變量系數(shù)為0，即（9.7.17）其中ecm2t也表示回歸方程的殘差項(xiàng)，方程中的系數(shù)分別表示：在其他條件不變的情況下，實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值每提高1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際投資平均提高0.98，顯然工業(yè)增長(zhǎng)對(duì)實(shí)際投資的拉動(dòng)作用要大于對(duì)實(shí)際消費(fèi)的拉動(dòng)作用；實(shí)際利率每提高1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際投資平均降低0.03個(gè)百分點(diǎn)，同樣存在一定的滯后效應(yīng)；同時(shí)，前3期物價(jià)每提高1個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)期實(shí)際投資平均提高0.22個(gè)百分點(diǎn)，但也是統(tǒng)計(jì)不顯著的。35協(xié)整方程2表示實(shí)際投資方程，假設(shè)實(shí)際固定36式（9.7.16）和式（9.7.17）分別給出了實(shí)際消費(fèi)和實(shí)際投資的長(zhǎng)期均衡方程，在此基礎(chǔ)上討論變量之間的短期關(guān)系，可以建立下面的VEC模型：

(9.7.18)其中的每一個(gè)方程都是一個(gè)誤差修正模型。ecmtt-1=

yt-1是誤差修正項(xiàng)向量，反映變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，本例中由于篇幅限制，本例不再列出矩陣α和Гi(i=1,2,3)的估計(jì)結(jié)果。此時(shí)，可以根據(jù)模型實(shí)現(xiàn)脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，并分析變量之間的短期影響關(guān)系（Гi）。

36式（9.7.16）和式（9.7.17）分37但在實(shí)際應(yīng)用中常常發(fā)現(xiàn)調(diào)整系數(shù)矩陣中部分參數(shù)不顯著，為了使模型更合理，可以采用兩種方式對(duì)VEC模型的調(diào)整系數(shù)矩陣進(jìn)行約束：第一種，像約束協(xié)整向量一樣，可以根據(jù)需要直接對(duì)調(diào)整系數(shù)矩陣進(jìn)行約束；第二種，將VEC模型轉(zhuǎn)變?yōu)槁?lián)立方程模型，然后刪除不顯著的變量，將模型由“一般”轉(zhuǎn)變?yōu)椤昂?jiǎn)單”（聯(lián)立方程模型的求解可參考第12章）。在聯(lián)立方程設(shè)定過程中甚至可以在各模型中加入其他變量差分項(xiàng)的當(dāng)期值，形式更自由，篇幅限制，本例僅給出在聯(lián)立方程中調(diào)整后的實(shí)際消費(fèi)和實(shí)際投資的誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果：37但在實(shí)際應(yīng)用中常常發(fā)現(xiàn)調(diào)整系數(shù)矩陣中部38①實(shí)際消費(fèi)的誤差修正模型：（9.7.19）

38①實(shí)際消費(fèi)的誤差修正模型：（9.7.19）39②實(shí)際投資的誤差修正模型：（9.7.20）

從式（9.7.19）和式（9.7.20）的結(jié)果可以看出，采用聯(lián)立方程系統(tǒng)對(duì)向量誤差修正模型進(jìn)行估計(jì)，可以根據(jù)需要對(duì)所包含的變量形式進(jìn)行修正，相當(dāng)于對(duì)調(diào)整系數(shù)和短期影響變量做了約束。39②實(shí)際投資的誤差修正模型：（9.7.20）SVAR操作步驟40SVAR操作步驟1目錄一單位根檢驗(yàn)二兩種分析思路

思路一

VAR與SVAR模型及應(yīng)用

思路二協(xié)整檢驗(yàn)及向量誤差修正模型（VEC）41目錄一單位根檢驗(yàn)24142

注：進(jìn)行向量自回歸與誤差修正模型分析首先必須進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)各個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果及分析思路如下：

（1）均穩(wěn)定，則直接進(jìn)行VAR構(gòu)建請(qǐng)點(diǎn)VAR/SVAR建模

（2）部分穩(wěn)定，部分不穩(wěn)定請(qǐng)點(diǎn)VAR/SVAR建模

（3）不穩(wěn)定，但均有相同單整階數(shù)，請(qǐng)點(diǎn)協(xié)整檢驗(yàn)及VEC（建議做）也可以做VAR建模（建議不做）一各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)3注：進(jìn)行向量自回歸與誤差修正模型分析首先必須進(jìn)行穩(wěn)定性檢VAR/SVAR建模第一步：請(qǐng)點(diǎn)建立初始VAR第二步：請(qǐng)點(diǎn)初始VAR模型檢驗(yàn)第三步：請(qǐng)點(diǎn)確定最終的VAR第四步：請(qǐng)點(diǎn)在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）.第五步：請(qǐng)點(diǎn)以第三步VAR或是第四步SVAR的為基礎(chǔ)做脈沖分析及方差分解43VAR/SVAR建模第一步：請(qǐng)點(diǎn)建立初始VAR443第一步初始VAR建模◎序列要求：沒有任何要求處理序列與否，撐握如下原則：

原則一：處理序列目的是使VAR穩(wěn)定，只有當(dāng)VAR不穩(wěn)定是才考慮處理序列

原則二：不要做I（2）向I（0），結(jié)果不好解釋，這樣處理能使VAR穩(wěn)定，也放棄建模注一：VAR穩(wěn)定是指VAR的AR根均小于1（在單位圓內(nèi)），因?yàn)榉€(wěn)定VAR模型定，滿足脈沖分析及方差分解所需條件（見高鐵梅計(jì)量分析方法與建模第2版P301）。注二：由于穩(wěn)定序列構(gòu)建的VAR容易達(dá)到穩(wěn)定性要求，而夾雜了不穩(wěn)定序列難以使VAR穩(wěn)定，所以有的書上直接講VAR建模是要求序列平穩(wěn)44第一步初始VAR建?！蛐蛄幸螅簺]有任何要求處理序列與44第一步初始VAR建模注三：處理方法是差分或是取對(duì)數(shù)注四：序列穩(wěn)定與否均可建立VAR（VAR可能穩(wěn)定也可能不穩(wěn)定，不穩(wěn)定的序列沒有任何價(jià)值，所有我們最終是要建立一個(gè)穩(wěn)定的VAR，進(jìn)一步做脈沖及方差分解）◎滯后階數(shù)：任意設(shè)（因?yàn)槌跏糣AR建立后要進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定真正的滯后階數(shù)，以便在最終的VAR模型中引入正確的滯后階數(shù)）◎所有序列均視為內(nèi)生的，除非你已知哪些是外生（初始VAR建立后要進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，確定哪些變量為外生變量引入最終的VAR模型）軟件操做請(qǐng)點(diǎn)軟件操做：建立最初的VAR45第一步初始VAR建模注三：處理方法是差分或是取對(duì)數(shù)64546檢驗(yàn)說明對(duì)已構(gòu)建的初始VAR做如：一AR根觀察，以便確定模型的穩(wěn)定性，模型不穩(wěn)定則某些結(jié)果（如脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差）不是有效的。二檢驗(yàn)滯后階數(shù)三因果關(guān)系檢驗(yàn)（注：因果關(guān)系檢驗(yàn)應(yīng)在階數(shù)確定后展開，如檢驗(yàn)結(jié)果階數(shù)要更改，則用改正的階數(shù)重新構(gòu)建VAR后再行檢驗(yàn)）軟件操做，請(qǐng)點(diǎn)VAR模型檢驗(yàn)操作初始VAR模型檢驗(yàn)7檢驗(yàn)說明初始VAR模型檢驗(yàn)47軟件操做：建立最初的VAR◎Objects/Newobject/VAR◎估計(jì)VAR模型※VAR類型：unrestrictedVAR※填寫：內(nèi)生變量，外生變量，及樣本區(qū)間※滯后欄目：滯后成對(duì)輸入/模型中無外生變量從1開始，有外生變量時(shí)滯后從0開始?！螯c(diǎn)OK8軟件操做：建立最初的VAR◎Objects/Newobj48VAR檢驗(yàn)操作一：AR根觀察VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※ARrootstable或ARrootsgraph

注：特征根均小于1時(shí)模型穩(wěn)定二：確定滯后階數(shù)

原：滯后階數(shù)不為jVAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※LAGLENGTHCRITERIA※填寫最大階數(shù)

注：從最大P開始檢驗(yàn)，軟件將以星號(hào)給出滯后階數(shù)三：因果關(guān)系檢驗(yàn)原：不是因果關(guān)系※VAR窗口※VIEW※LAGSTRUCTURE※pairwiseGrangerCausalityTests注：軟件對(duì)各個(gè)內(nèi)生變量依次給出單個(gè)檢驗(yàn)與聯(lián)合檢驗(yàn)，當(dāng)P值大小臨界水平（通常為0.05）說明（X外生于Y/X不能Grange引起Y

），簡(jiǎn)單地：當(dāng)聯(lián)合檢驗(yàn)P值大于0.05，則該被檢驗(yàn)的因變量外生于系統(tǒng)（外生變量），應(yīng)重構(gòu)VAR9VAR檢驗(yàn)操作最終VAR建模記住VAR模型檢驗(yàn)所得的滯后階數(shù)記住VAR模型檢驗(yàn)所得的外生變量如果你幸運(yùn)的話最初設(shè)置正確，你真歷害，不用再建模型了如果不幸運(yùn)，請(qǐng)利用所得信息

◎重新構(gòu)建VAR◎重新檢驗(yàn)VAR不斷重復(fù)直至你的模型通過三項(xiàng)檢驗(yàn)（穩(wěn)定性，滯后階數(shù)正確，外生變量與內(nèi)生變量明晰）49最終VAR建模記住VAR模型檢驗(yàn)所得的滯后階數(shù)1049在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）當(dāng)已構(gòu)建了VAR以后就可以構(gòu)建SVAR模型具體第一步：實(shí)施約束第二步：估計(jì)SVAR第三步：分析50在最終的VAR基礎(chǔ)上建立SVAR（可做可不做，建議做）當(dāng)已構(gòu)5051構(gòu)建SVAR模型（第一步：實(shí)施約束：矩陣約束填寫原則文本約束，原則類同，填寫有別）（1）軟件短期約束基于AB-型SVAR模型（），長(zhǎng)期約束基于脈沖響應(yīng)的累積響應(yīng)函數(shù)（2）關(guān)于短期約束※可識(shí)別條件：AB-型SVAR模型至少需要個(gè)約束

※可識(shí)別條件一般假設(shè)結(jié)構(gòu)信息有單位方差，因此通常對(duì)矩陣B的約束為對(duì)角陣（約束個(gè)數(shù)為）或者單位矩陣（約束個(gè)數(shù)為），以致獲得沖擊的標(biāo)準(zhǔn)偏差.※A矩陣主對(duì)角元素一般設(shè)為1（約束個(gè)數(shù)為K）※在矩陣B為單位陣情況下，對(duì)A矩陣的約束相當(dāng)于對(duì)矩陣施加約束，即對(duì)變量間同期相關(guān)關(guān)系的約束，如有三個(gè)內(nèi)生變量稅收（1），政府支出（2），產(chǎn)出（3），根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論當(dāng)期產(chǎn)出不會(huì)影響當(dāng)期政府支出，即矩陣中，在約束時(shí)當(dāng)B為單位陣時(shí)，直接寫成

※約束矩陣中未知元素定義為NA（3）關(guān)于長(zhǎng)期約束建立包括長(zhǎng)期響應(yīng)矩陣模塊，約束處填寫0，比如第2個(gè)內(nèi)生變量對(duì)第1結(jié)構(gòu)沖擊的長(zhǎng)期影響為0，則長(zhǎng)期響應(yīng)矩陣模塊中第2行第1列元素為0，其他類同，無約束的填寫NA（4）不能同時(shí)施加長(zhǎng)期與短期約束12構(gòu)建SVAR模型（1）軟件短期約束基于AB-型SVAR模構(gòu)建SVAR模型——矩陣約束填寫原則（簡(jiǎn)）一約束矩陣B為單位陣（約束個(gè)數(shù)為）約束矩陣A為主對(duì)角元素為1（約束個(gè)數(shù)為

）AB-型SVAR模型至少需要個(gè)約束根據(jù)經(jīng)濟(jì)原理再在矩陣A中至少增加

個(gè)0約束52構(gòu)建SVAR模型——矩陣約束填寫原則（簡(jiǎn)）一約束矩陣52構(gòu)建SVAR模型第一步：實(shí)施約束：約束矩陣構(gòu)建與填寫一生成矩陣Objects/NewObject/選中Matrix-Vector-Coef，填寫矩陣名稱：A或B或填寫矩陣并保存

填寫規(guī)則見：填寫原則53構(gòu)建SVAR模型第一步：實(shí)施約束：約束矩陣構(gòu)建與填寫145354說明◎從VAR對(duì)象窗口的菜單中選擇◎Procs/EstimateStructuralFactorization◎SVAROptions的對(duì)話框中，擊中Matrix按鈕和Short-RunPattern按鈕，并在相應(yīng)的編輯框中填入模版矩陣的名字。

構(gòu)建SVAR模型（第二步：估計(jì)SVAR）15說明構(gòu)建SVAR模型55脈沖響應(yīng)分析※VAR窗口※VIEW※impulseresponse16脈沖響應(yīng)分析※VAR窗口56方差分解※VAR窗口※VIEW※variancedecomposition17方差分解※VAR窗口協(xié)整檢驗(yàn)及VEC協(xié)整檢驗(yàn)：請(qǐng)點(diǎn)說明請(qǐng)點(diǎn)：軟件操作情形一：不協(xié)整說明沒長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)第，可以做：請(qǐng)點(diǎn)VAR模型情形二：協(xié)整請(qǐng)點(diǎn)VEC模型在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)57協(xié)整檢驗(yàn)及VEC1857協(xié)整檢驗(yàn)說明◎VAR與VEC關(guān)系是：VEC是有協(xié)整約束（即有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系）的VAR模型，多用于具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列建模高鐵梅計(jì)理分析方法與建模第2版P295◎協(xié)整檢驗(yàn)僅對(duì)非平穩(wěn)序列（單整數(shù)相同）有效注：如有2階單整，其他是一階單整，則可將2階單整原序列差分或取對(duì)數(shù)，生成新序列，再與其他一階單整序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)◎協(xié)整要進(jìn)行序列平穩(wěn)性（單位根）檢驗(yàn)，只有滿足單整數(shù)相同的非平穩(wěn)序列才能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)◎原：不存在協(xié)整關(guān)系58協(xié)整檢驗(yàn)說明195859

協(xié)整檢驗(yàn)在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)一起動(dòng)程序

※VAR對(duì)象或Group(組)對(duì)象的工具欄中選擇※View/CointegrationTest…即可。二填寫對(duì)話窗三協(xié)整結(jié)果20協(xié)整檢驗(yàn)在EV60填寫協(xié)整檢驗(yàn)設(shè)定對(duì)話框

關(guān)于序列假設(shè)可選部分關(guān)于協(xié)整方程假設(shè)滯后設(shè)定是指在輔助回歸中的一階差分的滯后項(xiàng)，不是指原序列。例如，如果在編輯欄中鍵入“12”，協(xié)整檢驗(yàn)用yt

對(duì)yt-1，yt-2和其他指定的外生變量作回歸，此時(shí)與原序列yt

有關(guān)的最大的滯后階數(shù)是3。對(duì)于一個(gè)滯后階數(shù)為1的協(xié)整檢驗(yàn)，在編輯框中應(yīng)鍵入“00”。不能確定如何選擇，則選擇此項(xiàng)21填寫協(xié)整檢驗(yàn)設(shè)定對(duì)話框關(guān)于序列假設(shè)可選部分關(guān)于協(xié)整方程61

VEC模型在EViews軟件中的實(shí)現(xiàn)1.如何估計(jì)VEC模型

由于VEC模型的表達(dá)式僅僅適用于協(xié)整序列，所以應(yīng)先運(yùn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，并確定協(xié)整關(guān)系數(shù)。需要提供協(xié)整信息作為VEC對(duì)象定義的一部分。

如果要建立一個(gè)VEC模型，在VAR對(duì)象設(shè)定框中，從VARType中選擇VectorErrorCorrection項(xiàng)。在VARSpecification欄中，除了特殊情況外，應(yīng)該提供與無約束的VAR模型相同的信息：

22VEC模型62

①常數(shù)或線性趨勢(shì)項(xiàng)不應(yīng)包括在ExogenousSeries的編輯框中。對(duì)于VEC模型的常數(shù)和趨勢(shì)說明應(yīng)定義在Cointegration欄中。②在VEC模型中滯后間隔的說明指一階差分的滯后。例如，滯后說明“12”將包括VEC模型右側(cè)的變量的一階差分項(xiàng)的滯后，即VEC模型是兩階滯后約束的VAR模型。為了估計(jì)沒有一階差分項(xiàng)的VEC模型，指定滯后的形式為：“00”。23①常數(shù)或線性趨勢(shì)項(xiàng)不應(yīng)包括在Exoge63

③對(duì)VEC模型常數(shù)和趨勢(shì)的說明在Cointegration欄（下圖）。必須從5個(gè)趨勢(shì)假設(shè)說明中選擇一個(gè)，也必須在編輯框中填入?yún)f(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)，應(yīng)該是一個(gè)小于VEC模型中內(nèi)生變量個(gè)數(shù)的正數(shù)。24③對(duì)VEC模型常數(shù)和趨勢(shì)的說明在Coi64如果想強(qiáng)加約束于協(xié)整關(guān)系或(和)調(diào)整參數(shù)，用Restrictions欄。注意：如果沒在VARSpecification欄中單擊ImposeRestrictions項(xiàng)，這一欄將是灰色的。

25如果想強(qiáng)加約束于協(xié)整關(guān)系或(和)調(diào)整參數(shù)，用65一旦填完這個(gè)對(duì)話框，單擊OK即可估計(jì)VEC模型。VEC模型的估計(jì)分兩步完成：在第一步，從Johansen所用的協(xié)整檢驗(yàn)估計(jì)協(xié)整關(guān)系；第二步，用所估計(jì)的協(xié)整關(guān)系構(gòu)造誤差修正項(xiàng)，并估計(jì)包括誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分形式的VAR模型。26一旦填完這個(gè)對(duì)話框，單擊OK即可估計(jì)V662767

VEC模型估計(jì)的輸出包括兩部分。第一部分顯示了第一步從Johansen過程所得到的結(jié)果。如果不強(qiáng)加約束，EViews將會(huì)用系統(tǒng)默認(rèn)的能可以識(shí)別所有的協(xié)整關(guān)系的正規(guī)化方法。系統(tǒng)默認(rèn)的正規(guī)化表述為：將VEC模型中前r個(gè)變量作為剩余k

r個(gè)變量的函數(shù)，其中r表示協(xié)整關(guān)系數(shù)，k是VEC模型中內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)。第二部分輸出是在第一步之后以誤差修正項(xiàng)作為回歸量的一階差分的VAR模型。誤差修正項(xiàng)以CointEq1，CointEq2，……表示形式輸出。輸出形式與無約束的VAR輸出形式相同。28VEC模型估計(jì)的輸出包括兩部分。第一部分682969

在VEC模型輸出結(jié)果的底部，有系統(tǒng)的兩個(gè)對(duì)數(shù)似然值。第一個(gè)值標(biāo)有LogLikelihood(d.f.adjusted)，其計(jì)算用自由度修正的殘差協(xié)方差矩陣，這是無約束的VAR模型的對(duì)數(shù)似然值。標(biāo)有LogLikelihood的值是以沒有修正自由度的殘差協(xié)方差矩陣計(jì)算的。這個(gè)值與協(xié)整檢驗(yàn)所輸出的值是可比較的。30在VEC模型輸出結(jié)果的底部，有系統(tǒng)的兩個(gè)70

2.VEC系數(shù)的獲得

對(duì)于VEC模型，系數(shù)的估計(jì)保存在三個(gè)不同的二維數(shù)組中：A，B和C。A包含調(diào)整參數(shù)矩陣

；B包含協(xié)整矩陣；C包含短期參數(shù)矩陣

（一階差方項(xiàng)滯后的系數(shù)）。

(1)A的第一個(gè)指標(biāo)是VEC的方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程的序號(hào)。例如，A(2,1)表示：VEC的第二個(gè)方程中的第一個(gè)協(xié)整方程的調(diào)整系數(shù)。(2)B的第一個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是協(xié)整方程的變量序號(hào)。例如，B(2,1)表示：第二個(gè)協(xié)整方程中第一個(gè)變量的系數(shù)。注意：這個(gè)索引與的轉(zhuǎn)置相對(duì)應(yīng)。312.VEC系數(shù)的獲得71

(3)C的第一個(gè)指標(biāo)是VEC的方程序號(hào)，第二個(gè)指標(biāo)是VEC中一階差分回歸量的變量序號(hào)。例如，C(2,1)表示：VEC第二個(gè)方程中第一個(gè)一階差分回歸量的系數(shù)。在VEC模型的名字后面加一個(gè)點(diǎn)號(hào)和系數(shù)元素，就可以獲得這些系數(shù)，如：

var01.a(2,1)var01.b(2,1)var01.c(2,1)

要察看A

,

B和C的每一個(gè)元素和被估計(jì)系數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從VAR的工具欄中選擇View/Representations即可。3272變量名稱協(xié)整向量（1）協(xié)整向量（2）ln(slt)10ln(ift)01ln(m1t-1)-0.16(-1.67)0ln(tivt)-0.51-0.98

（-8.41）(-33.99)

rrt-4

0.03

0.03(2.70)(7