VAR模型应用案例完成Word文件下载.docx

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14.2

7.9

1989

4.2

2008

9.7

1990

3.9

2.2

2009

9.4

3.1

1991

9.3

0.9

2010

10.6

1992

2.3

2011

9.5

1993

13.9

2012

3.2

1994

13

2013

1995

11

8.7

2014

7.3

1996

2015

1.2

2.序列平稳性检验（单位根检验）

使用Eviews9.0来创建一个无约束的VAR模型，用gdp表示的是中国经济的增长率，用

nysc表示中国能源生产的增长率，下面分别对gdp和nysc进行单位根检验，验证序列是否

平稳，能否达到建立VAR模型的建模前提。

MSeries:

（3D卩WorkfTe:

UNTITLED：

!

Untitkd\

ViewProcObjfrrtPropertitsPrirtNam（F疋heSampleGm5fi亡也tGraph£

AugmentedDicker-FullerUnitRooiRslonGDP

NullHypolhesis:

GDPhasaunitroot

Exogenous:

Constant

LagLengt!

i:

3（Automatic-Basedon3lC,rnaxlag=9i）

t-Stati£

tic

AugmentedDickeyFullerle&

lstatistic

-3..867&

53

00056

feslcriticalvalues:

傅level

-3.639407

5%level

-2951125

1OTlevel

-2.閃归M

•MacKinnon（1996）one-sidedp^values.

Auqir&

ntslDicke汗ull釘T旳Equ抽的

DependentVanable:

D[GDP）

MelholLeastSquares

Dale:

W17/17Time;

10:

55

Sample（adjusted）:

19822015

Includedobservations:

34afteradjustments

Variable

Coefficient

Sid.Error

t^Statistic

p「f）n

GDFH）

-0,855171

0,221114

>

3,067553

ojoooe

DtGDPM））

0*25631

0.193529

3.232755

0J0031

D（GDF国）

0019240

0175517

02B0S44

07811

D（GDP[-3））

0.2S4937

0.167348

1.583145

0.12+2

C

a.540050

2.222S61

3E41745

0.0006

R-squareri

AdjustedR-squaredpr

0.052941

2545731

JrUTU屮呻

O.i5S475Meandependertvar

0腕3732S.Ddependentvar

图2.1经济增速（GDP的单位根检验

0Series:

NYSCWorkfJle：

UNTITLED:

;

Unth血或

ViewProc

Print

Name

FreezeI

Sample

Genr

Object1PropertiesJ

AugmenledDicke]^TullerUnitRootTestonMVSC

hullHiflpothesis:

NYSChasaunitroot

Exogenous;

LagLength:

1（Automatic;

-basedon£

IC,na}（lag=9）

t-Statistic

ProE）/

Augment层dDicfcey-Fuirerteststatist!

c

-3935987

0.0045

Testcriticalvalues.

1%level5%level10%level

-3526784

-2945542

-2.611531

^MacKinnon[1996）one-sidedp-values.

AugrnentecJDicfcay-FLiIlerTestEquationDependentVariable:

D（NYSC）Method:

LeastSquares

Date;

05/17/17Time;

iui;

Sample（adjusted};

1S902Q1

Includedobservations;

36afteradjustments

CoelTicienl

Std.Error

t-Statstic

Prob,

hYSCt-1）

-0530936

0134905

-39359'

87

00004

D{NYSCC-1^）

0433549

0150055

2922585

00062

2.74693S

035726S

3204SOO

000301

R*squared

0.343060

Meandependentvar

-0069444

AdjustedR-squared

0.303254

S.D.dependentvar

3510704

S,Eofregression

£

93043,11

Akaikeintocriterion

5.0673311

Sumsquaredresid

2S3.3S51

Schwarzcriteion

5.109791

LogliKelihood

-83.22096

Hannar-Quinncriter

5.113689

F-statistic

S.616746

Durbin-Watsorslat

1.990261

卩ro&

{F-£

tati£

tic）

0.000975

Vi«

w[proc[obj«

rt

1PrintIIFreeze

[EstiimatelFarefajtls'

'

VectorAutoregressionEstimates

VectorAutor&

oressionEstimates

Date:

05/17/17Time'

11:

03

Sample（adjustedX19802015

Indudetllobservations:

3&

afteradjustmentsEtarciarderrors泊（）&

t-siatisticsin[]

GDP

NYSC

GDPt-1）

01825544

{0.1S499>

1500369]

01.271593（0.23&

99）[l.lfiO'

SSJ

GDP卜2）

-0.530495

{0.10'

&

25>

[-3119096]

-0292350（073760）[-172942]

NYSCM^

-01052225{011565>

[-0451E6]

01.545356

（0.1GS43）（511&

12]

NYSC（-2）

o.ieeioo

（0.1134'

9>

[1.63977]

-0.357563

[0.16234）

[-2.20263J

6.194518（1&

0SB7>

[4,10539]

2653291[2.15827）

11.326651

R-squared

0.492565

0,5543酥

A也一R-squared

0.427069

0496SS9

Sumsq.reside

1305154

267.0333

SEequation

2.051869

2934955

F-statMic

7.522S9O

9641791

Loglikelihood

-7426525

-87.15117

AfcaitaAIC

4.403625

5119509

SchwarzSC

4.S2355e

5339442

Meandependent

9.733069

5016667

S.D.tf&

perden!

2.710S54

4137S05

Determinantresidcovariance（do「adj.）

30.72290

Deterrninantrest'

dcovariance

2273215

-158.4312

Ataifeeinformaliencriterion

9357287

SchwaITcriterion

9797154

图3.1

模型的估计结果

View|丹0勺0^心

^EtinatioaFree；

PtintNameFreeze

EstimateIForecastiStats[impuLeI

Reside\..

LS12caplITfEC

™Wodal；

GDP=c（l,iMnrC-l）+C（1,2>

G-DFC-2）+CC1,3>

KV£

C（-1）+C（b4）*lIVSC（^）

4C⑴&

HVSn=CC2.DiGBPC-lO+CC2.2）*GBP（-2）+CC2.3）*mfSCH）+4）*HYSC（-2）

VAEModel-Su.BstitutedC^e£

ficitnts.

GDI=0.3£

bb4431£

335*^DP（-l）-0.530434（-2）-*HTSC（-1）+0leeiOO^SOTSlWSCH）■+e.l915ie£

4?

63tlYSC=O.£

?

15e7998674*G]iFC-15-0.£

923561651E4*G]）PC-2）+0.34S355S60747狀肛兀（-1）-□.35?

567£

3£

74S*]JVSC（-£

）+£

3632310E173

图3.2模型的表达式

4.模型的检验

4.1模型的平稳性检验

EstimateForicast51

回Var:

UNTITLEDWorkfile；

UNriTLED:

:

Untitled\丫圧w[prtxQBMrtjPrintNami[Freeze|[

VARStabilrtyConditionCheck

RootsOffCharacteristicPolynomialEndogenousvariables:

GDrNY3CExogenousvariables:

C

Lagspecification:

12

05/17^17Time.11:

Root

Modulus

0.5&

60G6-0.45-l70Si

0724220

0.566066+0.451708（

0.269664-0S2e551i

0.632196

0.269864+0626551!

o.es2ige

Norootliesoutsidetheunit匚ircle.VARsaiisfiesthesiat>

iiit^condition.

图4.1.1AR根的表

由图4.1.1知，AR所有单位根的模都是小于1的，因此估计的模型满足稳定性的条件。

InverseRootsofARCharacteristicPolynomial

1_5-

l_0-

06-

00-

-0.5-

-1.5

-1.5-1.0-0.5

O.C0.5

1.015

根的图

VAR模型估计，并采用AR根估计的方法

如果VAR莫型所

图4.1.2AR

通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了

；

如果VAR模型所有根模的倒

4.1.2可知，没有根是在单位圆

对VAR模型估计的结果进行平稳性检验。

AR根估计是基于这样一种原理的

有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，则该模型是稳定的数都大于1,即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图之外的，估计的VAR莫型满足稳定性的条件。

4.2Granger因果检验

rObj^ftfPriintj|INam*JFr*jp■fEstimat*Ipor^faifImptih

问V円r:

¥

nFW1Worlrfig如1^的¥

AR43Sffi!

LJntirl戶c

VARGranuerOausality/BlockEao口erieity讪mid"

Teals

Date05/19/17TIrrie.20.57

5amp（aigya2015

36

DepEnderrtx/aijable:

GDP

Enduded

Ch（-s<

i

Of

PiOb.

3.030500

2

0.21S&

All

3030690

0.21S9

口epenc]0rvtu3「i3bl&

-NYSC

Excluded

ChiSC]

PfOb.

1.0902.0!

1

03071

An

1

03B71

图4.2.1

Granger

因果检验结果图

Granger因果检验的

原假设是：

HO：

变量x不能Granger引起变量y

备择假设是：

H：

变量x能Granger引起变量y

对VA

（2）进行Granger因果检验在1%勺显著性水平之下，经济增速（GDP能够Granger引起能源生产增速（NYSC的变化，即拒绝了原假设；

同时，能源生产增速（NYSC能够

Granger经济增速（GDP的变化，即拒绝了原假设，接受备择假设。

5滞后期长度

©

VariUNTITLEDWorl<

filatUNT1TL£

L>

j5t制□d\

VlfitflprotJobjetl[prbrtMdnierieczetillni.dlelrorctdst5Ldl5liTtpubej.Re^UsIlocni

VARLagOrderSelectionCriteriaEnio^enou^variacies:

GDPNYSCExogenous\idridibles:

D

Hate.-n5/17^17Tins'

H'

lfi

Sample-19732015lndiui（}9di>

b£

er\aticrs34

Lag

LogL

LR

rPE

AIC

SC

HQ

^172.7423

NA

sgi.eoe'

se

10.2T89^

103&

d7^

103095S

^158.3550

25,坨394

5.64149

9I597351

g.&

ee^ois

9.7&

921I0I

^1490797

13.^8127*

37.ei3<

]'

3*

9296S0B"

374厂昶"

9.45190e*

147M83

IW甜用4

北•別g汨

O'

.4DUS07

1012J1C

D.714234

4

•145.4北d

2.9409115

265083

9.517555

1042363

9.e&

31[31

*indicateslagorderselectedbyttiecriterion

LR：

sequentialTUKlifitclLRleststallsic（eachlestaL5%level）FPE:

Finalpredictionerro「

AIC:

/ikaiPceinformationcriterian

3C：

Schwaninfornalioncriterion

HQ:

Hannan-QuinninTomatiorcritsricn

图5.1VAR模型滞后期选择结果

从上图可以看出LR,FPE,AIC,SC,HQ都指向同样的2阶滞后期，因此应该选择VAR

（2）进行后续的分析。

6.脉冲函数

[object[Print'

name]

回Var：

VAR01Workfile：

rVJrtitled\

IEstimateIForecastStatsIImpulseIRes.i>

dsI2

ViewJProc

Resper»

QOxiesly5e5&

Inn^v^licns程3E

flas^rtsat£

<

SDPtoGOPHcwkvwMG｛护《ITZ

LU

图6.1各因素脉冲响应函数结果图

从图6.1可以看出：

经济增长率（GDP和能源生产（NYSC各自对于自身的冲击，在前四期是快速下降的趋势，并且出现负值的情况。

但是，GDP曽速的变化基本上在第七期就保持了持平的一个状况；

而能源生产（NYSC的变化是在第九期的时候实现持平的状态。

能源生产增长率（NYSC对于经济增长率（GDP的脉冲响应分析，当给经济增长一个正的冲击的时候，在前两期是呈现一个下降的趋势，主要的原因应该是，经济增长促进能源

生产的提高是存在滞后期的，但是但很快就出现了上升的趋势在第五期的时候达到最大值，之后出现了下降的趋势，然后又回升，直到第十期之后保持了平衡。

这说明经济增长对于能

源生产增长的影响是正向的，会呈现一种上升、下降、平衡的基本状态，说明经济发展对能源生产的促进作用并不是无限的，经过一定作用之后看，会出现一种平衡状态。

经济增长率（GDP对于能源生产增长率（NYSC的脉冲响应分析，经过对比图中第2

幅和第3幅小图，我们大致是可以看出两者之间是呈现完全相反的情况。

当在本期给能源生

产增长率（NYSC—个正冲击之后，前两期是增长，然后到第五期是下降趋势，然后回升，在第七期之后基本上持平。

7.方差分析

画VanUrsJTITLEDWorfcfile;

Untitlecl\

ViewiProc

Objert）

Estimate

[Foretaft

Stats

Impulse

PrintNameFreeze

vananceDec-omposibon

VarianceDecompositionofGDP:

PeriodSE.GDP

N¥

7

a

234&

5739012

111JIJIJI1—123nz

23

24

25

20

27

29

30

2.051669

100.0000

01.000000

a.62&

732

99.71154

0:

236+53

E比瞪冗

96.72143

1.270570

2.7e3eoe

92.91947

A030533

Z,845153

3911011

10.36969

2.851171

8888713

11.11287

2950827

eS4300I7

115^993

2972410

8763734

1236265

237S777

37.4'

04'

90

1259&

2575620

S740231

12.55759

2377546

3733711

12.51269

373296

3737307

12.&

2&

93

2.S73401

37.36707

1253293

2.S7S525

37.36509

12.5?

491

.&

7357e

37.36500

12$34畀

.973601

37.3&

524

12.63475

2078613

87.36466

1263534

2873625

37363912

12.53S03

2873639

S7.36358

12.S3632

2073630

37.36366

12.S：

3631

2.573631

37.363G4

12.S5&

SS

2.373632

3736350

12.53642

2.07Se33

S7.35356

44

2.873633

37.36356

12.53044

2,373633

12,&

3S44

2373633

3736356

1253&

2070633

073S356

1263544

2.373633

37.35356

12.53644

2373633

37.30356

12.53&

4+

2S73633

3730356

12.53544

图7.1经济增长（GDP方差分析结果