SVAR模型制作过程
SVAR模型制作过程
设置月度数据MONTHLY>start date：2008M01>end date 2018M08一，数据的季节调整（利用x-12进行季节性调整）由于在建模时所选取的是宏观经济的月度数据，而月度数据容易受到季节因素的影响，从而掩盖经济运行的客观规律，因此我们采用Census X13（功能时最强大的）调整方法对各个变量数据进行季节性调整。
分别记做CPI’、FOOD’、HOUSE’、M2’、VMI’。
时间序列按照时间次序排列的随机变量序列，任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为由几个部分叠加而成。
三个部分：趋势部分（T），季节部分（S）和随机噪声部分（I）。
常见的时间序列都是等间隔排列的。
时间序列调整各部分构成的基本模型X t= T t++ T t+ I t对任何时刻有，E（I t）=0，Var（I t）=σ2加法模型X t= T t *T t* I t对任何时刻有，E（I t）=1，Var（I t）=σ2加法模型（1）判定一个数据序列究竟适合乘法模型还是加法模型，可考察其趋势变化持性及季节变化的波动幅度。
（2）所谓季节调整就是按照上述两种模型将经济时间序列进行分解，去掉季节项的序列成为调过序列。
对于时间序列而言是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？对于时间序列而言是否显示季节性变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？对于时间序列的分解模型主要有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。
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行季节性分解。
第一步：双击进行季节性调整的变量组CPI，proc >Seasonal Adjustment>x-12第二步：用Eviews软件进行季节调整的操作步骤：1，准备一个用于调整的时间序列（GDP）（注意：序列需同口径（当月或当季）、不变价、足够长）2，在Eviews中建立工作文件，导入序列数据3，序列图形分析（1）观察序列中的是否有季节性（2）是否有离群值或问题值（3）序列的趋势变动（是加法还是乘法模型）（加法模型主要适用于呈线性增长的数据序列，或者是围绕某一个中指波动的数据序列，如pmi数据序列）（乘法模型主要适用于呈指数级数增长的序列，如GDP、工业增加值，投资数据的名义值、实际值及物价的指数序列等。
结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤
应重构VAR
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最终VAR建模
记住VAR模型检验所得的滞后阶数 记住 VAR模型检验所得的外生变量 如果你幸运的话最初设置正确，你真历害，
不用再建模型了 如果不幸运，请利用所得信息
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初始VAR模型检验
检验说明 对已构建的初始VAR做如：
一 AR根观察，以便确定模型的稳定性，模型不稳定则某些结果（如脉冲 响应函数的标准误差）不是有效的。
二 检验滞后阶数 三 因果关系检验（注：因果关系检验应在阶数确定后展开，如检验结果阶 数要更改，则用改正的阶数重新构建VAR后再行检验）
软件操做，请点VAR模型检验操作
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③ 对VEC模型常数和趋势的说明在Cointegration栏 （下图）。必须从5个趋势假设说明中选择一个，也必须在 编辑框中填入协整关系的个数，应该是一个小于VEC模型 中内生变量个数的正数。
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如果想强加约束于协整关系或(和)调整参数，用Restrictions 栏。注意：如果没在VAR Specification栏中单击 Impose Restrictions项，这一栏将是灰色的。
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① 常数或线性趋势项不应包括在Exogenous Series 的编辑框中。对于VEC模型的常数和趋势说明应定义在 Cointegration栏中。
② 在VEC模型中滞后间隔的说明指一阶差分的滞 后。例如，滞后说明“1 2”将包括VEC模型右侧的变量 的 一 阶 差 分 项 的 滞 后 ， 即 VEC 模 型 是 两 阶 滞 后 约 束 的 VAR模型 。为了估计没有一阶差分项的VEC模型，指定 滞后的形式为：“0 0”。
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
2021/5/27
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EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
2021/5/27
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EViews统计分析基础教程
三、方差分解
基本思想：
方差分解的基本思想是，把系统中的全部内生变量
（k个）的波动按其成因分解为与各个方程新息相关
联的k个组成部分，从而得到新息对模型内生变量的
相对重要程度。
在 EViews 软 件 操 作 中 ， 选 择 VAR 对 象 工 具 栏 中 的
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EViews统计分析基础教程
四、Johansen协整检验
1、Johansen协整理论
根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五 类： 第一类，序列yt没有确定趋势，协整方程没有截距项； 第二类，序列yt没有确定趋势，协整方程有截距项； 第三类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程只有截距 项； 第四类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程有确定的 线性趋势； 第五类，序列yt有二次趋势，协整方程只有线性趋势。
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
结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤课件
VS
模型适用性
在确定阶数后，需要检验模型是否适用于 数据，可以通过残差检验、单位根检验等 方法进行。
识别模型结构
结构识别
根据经济理论和数据特性，确定SVAR模型的结构，即变量之间的长期关系。常用的方法包括基于经济理论的约 束、基于数据的约束等。
约束检验
在确定了模型结构后，需要进行约束检验，以确保模型的有效性和准确性。常用的方法包括约束检验统计量、约 束检验图形等。
异方差性检验
通过GARCH等模型检验残差是否存在异方差性， 以判断模型是否合适。
诊断统计量
AIC和BIC值
01
通过比较不同模型的AIC和BIC值，选择具有较小值的模型，以
判断模型拟合优度。
FБайду номын сангаас计量
02
在约束性检验中，通过F统计量检验模型中各个约束是否显著，
以判断模型的有效性。
残差相关性检验
03
通过自相关图和偏自相关图检验残差是否存在相关性，以判断
应用场景
说明SVAR模型在宏观经济分析 、金融市场分析等领域的应用 场景和价值。
CHAPTER
04
SVAR模型的诊断与检验
残差诊断
残差图
通过绘制残差随时间变化的图形，可以直观地观 察残差的趋势和异常值。
残差正态性检验
通过统计检验方法，如Jarque-Bera检验，检验残 差是否符合正态分布假设。
整模型参数。
CHAPTER
05
SVAR模型的预测与应用
预测未来值
确定模型参数
通过估计SVAR模型的参数，可以 分析变量之间的动态关系，为预 测未来值提供依据。
预测时间序列数据
利用SVAR模型对时间序列数据进 行拟合，通过模型参数和历史数 据，预测未来的数值。
时间序列var模型过程
时间序列var模型过程
时间序列VAR（Vector Autoregression）模型是一种多变量时间序列分析方法，用于建模和预测多个相关变量之间的相互依赖关系。
下面是使用时间序列VAR模型的一般步骤：
1.数据准备：收集并准备时间序列数据，包括多个相关变量
的观测值。
2.确定滞后阶数（Lag order determination）：使用一些统计
指标或信息准则（如AIC、BIC等）来选择合适的滞后阶数。
滞后阶数决定了VAR模型中包含的过去时刻的数据点数。
3.拟合VAR模型：使用选定的滞后阶数，拟合VAR模型。
VAR模型可以用矩阵形式表示为：
Y_t = c + A_1 * Y_(t-1) + A_2 * Y_(t-2) + ... + A_p * Y_(t-p) + error_t
其中，Y_t是一个包含所有相关变量的向量，A_1, A_2, ..., A_p 是与每个滞后阶数对应的系数矩阵，c是截距项，error_t是误差项，t表示时间。
4.模型诊断和评估：对拟合的VAR模型进行诊断和评估，包
括检查误差项是否满足白噪声假设、模型是否具有良好的
拟合度等。
5.可选的模型改进和优化：根据需要，可以进行模型的改进
和优化，如添加外生变量、考虑异方差性等。
6.模型应用和预测：使用训练好的VAR模型进行应用和预测。
可以利用拟合的VAR模型进行现有数据的推断或使用它进行未来数据点的预测。
需要注意的是，VAR模型对数据的平稳性和线性相关性有一定要求。
在使用VAR模型之前，可能需要进行平稳性检验和相关性分析，或者对数据进行差分或转换，以满足模型的要求。
CPI、PPI、PMI对经济发展影响的实证研究--基于SVAR模型的分析
CPI、PPI、PMI对经济发展影响的实证研究--基于SVAR模型的分析赵怡【摘要】随着社会主义市场经济和经济全球化进程的深入发展，市场竞争日益激烈，影响经济发展的因素也日渐繁多。
这一变化固然给国家经济发展带来了更多的机遇，但也增加了经济增长预测的难度。
由此，及时准确地把握市场经济走向，了解经济运行态势显得尤为重要。
将价格指数CPI、PPI与采购经理指数PMI相结合，且用月度的工业增加值来代替季度的GDP指标，运用结构向量自回归（SVAR）模型来建立一个新的经济增长预测模型。
实证结果表明，综合考虑了CPI、PPI、PMI三个指标的新模型，具有更好的拟合效果和预测效果。
%With the deep development of the socialist market economy and economic globalization, market competition becomes fiercer than ever before and the factors that affect economic development are also increasing. This change brings more opportunities to the national economic development, but it also increases the difficulty of economic growth forecast. Therefore, timely and accurately to grasp the trend of market economy and to learn the economic situation is particularly important. This thesis combines the price index CPI, PPI and Purchase Managers Index (PMI) to discuss the above problem, and the quarterly GDP index is replaced by the monthly industrial added value in addition. In this paper, a new model of economic growth forecast is established by using the Structural Vector Auto-regression and the result suggest that the new model has the better fitting effect and prediction effect.【期刊名称】《保定学院学报》【年(卷),期】2016(029)004【总页数】5页(P41-45)【关键词】居民消费价格指数;生产者价格指数;采购经理指数;工业增加值【作者】赵怡【作者单位】安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠 233030【正文语种】中文【中图分类】F123.3市场经济条件下，市场各经济主体在价格涨跌的指引下进行资源的有效配置，因此，价格波动与经济运行起着至关重要的作用。
逆向建模的流程
逆向建模的流程
逆向建模是一种从实物对象或现有产品中获取三维模型数据的过程，其基本流程如下：
1. 数据采集：通过三维扫描设备（如激光扫描仪、CT扫描仪等）获取实物表面的大量点云数据。
2. 点云处理：对采集的点云数据进行预处理，包括噪声去除、空洞填充、配准、分割等，确保数据质量。
3. 曲面重构：运用逆向工程软件（如CATIA、Geomagic等），基于处理过的点云数据构建曲面模型，进行曲线拟合和平滑处理。
4. 模型编辑与优化：对重建的三维模型进行精细化编辑，包括特征识别、尺寸修正、细节添加等，使之符合设计要求。
5. 检验与验证：对逆向所得模型进行几何尺寸、公差分析及功能验证，确保模型精度及实用性。
简言之，逆向建模是从实物扫描到数字化模型重建，再到模型优化与验证的全套技术流程。
tvp-sv-var模型matlab案例
tvp-sv-var模型matlab案例
近期更新说明
（1）针对于程序部分的实现，加入了更细致的步骤；程序的安装与运行；加入了更多在模型运行中可能遇到的问题；加入图形的调整等；
（2）针对做出结果不会解释的问题，现以一篇研究的文章为例，全面解读TVP-VAR在实证中的基本过程。
其中包括模型中各个图形的含义，分析的要点；TVPVAR的基本理论，与VAR的区别，时变性的体现等；这部分针对打算细做该模型，需要对模型的结果有所了解的同学。
但该模型的贝叶斯估计、Gibbs 抽样等均未涉及，还是想通过更经济学的方法，来介绍这个模型，毕竟分析模型的重点不在于数理推导，而是经济意义上的分析，这也是论文价值所在。
一、498币购买该部分主要是以经济研究的一篇文章进行介绍，注释部分近4000字，为CAJ文件（没有显示注释的话需要调为显示注释）从实证部分开始，主要的内容包括：TVP-VAR模型与VAR模型的差别，TVP-VAR、TVP-SV-VAR、TVP-SV-SVAR等一系列看起来差不多的模型有何区别以及模型设定上的一些差别、模拟结果图表解读、同期关系解读、随机波动率解读、等时间间隔、特定时点脉冲解读以及在实证中的一些经验与细节注意等。
通过这些你可以对该模型的实证过程充分了解。
二、298币购买该部分是原帖子的升级版，主要是针对oxmetrics程序部分，全文近3000字，内容包括：oxmetrics的安装，tvpvar程序的运行，程序运行过程问题、调用函数命令的解读、ex1与ex2的区别等，该部分的目的在于能让你顺利的且正确的跑出程序！
三、 498币购买该部分是matlab+oxmetrics的完全版，与2相比，多出
了matlab部分的程序讲解。
宏观经济学的量化分析方法和模型
宏观经济学的量化分析方法和模型宏观经济学作为经济学的一个重要分支，研究整体经济现象，包括经济增长、通货膨胀、失业以及相关的政府政策等。
为了更好地理解和分析宏观经济现象，研究者们发展了多种量化分析方法和模型。
本文将介绍宏观经济学的几种主要量化分析方法和模型，并探讨它们的应用和局限性。
一、传统1.1 动态随机一般均衡模型（DSGE）动态随机一般均衡模型是一种利用微观基础建模方法来研究宏观经济问题的模型。
它将经济系统理解为一个相互作用的代理人个体组成的总体，通过个体行为和市场机制的相互作用来解释宏观经济现象。
DSGE模型的优势在于能够提供微观经济基础，并允许对多种政策冲击和市场扰动进行模拟和分析。
1.2 新凯恩斯主义模型新凯恩斯主义模型是对凯恩斯主义宏观经济学的进一步发展和完善。
该模型强调价格和工资的粘性，认为这是决定经济波动和失业的关键因素。
新凯恩斯主义模型的核心是市场失灵的分析，通过分析市场失灵的原因和机制，进而提出相应的政策建议。
1.3 大规模计量经济模型大规模计量经济模型是基于历史数据和经验规律构建的模型，通过运用数学和统计方法来定量分析宏观经济变量之间的关系。
这种模型通常包括了大量的经济变量和参数，能够对多个经济问题进行综合性的分析和预测。
然而，该模型的应用需要大量的数据和计算能力，并且对数据的准确性和完整性要求较高。
二、新兴2.1 结构向量自回归模型（SVAR）结构向量自回归模型是一种基于时间序列数据的经济模型，通过考察变量之间的自回归关系，推断出它们之间的因果关系和冲击传递机制。
该模型能够解释经济变量之间的动态关系，帮助分析经济政策的效果和经济冲击的传导途径。
2.2 反事实分析方法（Counterfactual Analysis）反事实分析方法是一种定量研究方法，用于评估不同政策措施对经济变量的影响。
通过构建合理的对照组和对照实验，可以预测在不同政策选择下的经济结果。
这种方法能够帮助政策制定者做出更科学的决策，并评估政策调整的潜在效果。
向量自回归模型
2、结构向量自回归模型 （Structural Vector Auto-Regression，SVAR）
添加标题
西姆斯（1986）以及布兰查德（Q.J.Blanchard）和匡赫（D.Quah）（1989）
添加标题
变量之间的当期关系揭示了变量之间的相互影响，实际上是对VAR模型施加了基于经济理论的限制性条件，从而识别变量之间的结构关系。
检验结果
4、几个应用中的实际问题
滞后期长度的选择问题
检验结果对于滞后期长度的选择比较敏感，不同的滞后期可能会得到不同的检验结果。 一般而言，需要进行不同滞后期长度下的检验，观察其敏感程度；并且根据模型中随机误差项不存在序列相关时的滞后期长度来选取滞后期。 例题中不同滞后期的检验结果
从2阶滞后期开始，检验模型都拒绝了“X不是Y的格兰杰原因”的假设，而不拒绝“Y不是X的原因”的假设。 滞后阶数为2或3时，两类检验模型都不存在序列相关性。 由赤池信息准则，发现滞后2阶检验模型拥有较小的AIC值。 可判断：可支配收入X是居民消费支出Y的格兰杰原因，而不是相反，即国民收入的增加更大程度地影响着消费的增加。
结构向量自回归
A(L) yt t
（5）
其中
t ~ Niid (0, ) E( t t ') A(L) In A1L A2L2
Ap Lp
这里， A(L) 是滞后算子的多项式向量表达式。假定系统平稳。
若进一步假定矩阵 A(L) 可逆，则利用我们以前讲过的内容，可以将 yt 写出向 量移动平均过程的形式 VMA，即
0Yt
1Yt 1
ห้องสมุดไป่ตู้
2Yt 2
pYt p ut （3）
其中 p 表示滞后阶数， ut 表示随机扰动项向量。仍然可以得到相应的缩减 VAR 形式，即
Yt c 其中，
1Yt 1
2Yt 2
pYt p
t
以及
1
k
0k
c
1 0
t
0 1ut
E(
t
' t
)
1 0
u(
0 1)'
（3）式就是一个典型的 SVAR（P）模型，假定在 SVAR 模型中，Yt 包含的所
n(n 1) / 2 个元素。对应于它的 SVAR 模型而言，系数矩阵 i ,i 0,1, , p 含
有(p
1)n2 个元素，并且 SVAR 模型的扰动项的方差协方差矩阵
含有
u
n(n 1) / 2 待估。比较含有 n 个变量的 VAR（p）模型和 SVAR（p）模型的数
字关系，可以看到 SVAR（p）模型比 SVAR（p）模型多 n2 个未知量待估。因
t
it
这样，就可以将（1）式重新写为如下形式，即
0Yt 其中
1Yt 1 ut
AB型SVAR模型公式
AB型SVAR模型公式第一部分经典论文解读第二部分操作步骤余结果解读1、单位根检验，季节调整2、最优滞后阶数得选择3、建立约束矩阵4、建模分析5、模型稳定性的检验6、进行脉冲响应7、方差分解在20世纪80年代，传统的联立方程模型曾经很流行。
这些结构模型越建越大，仿佛能够很好的反应样本的情况，但是对样本外的数据预测能力却很弱。
因此Sim（1980）提出了VAR模型。
简化的VAR 模型的脉冲效应函数并不是唯一的，并且不包含变量之间的当期影响。
经济学是一门不断发展的学问，经济学家试图将结构重新纳入VAR模型之中，并且考虑变量之间的当期影响。
以下是结构VAR模型的设定。
第一部分经典论文解读文章题目：人民币汇率变动对国内价格水平的传递效应文章来源：统计研究内容提要：本文运用长期约束的结构VAR，试图从一个崭新的视角实证考察人民币名义有效汇率对我国价格水平的传递效应。
文章特点在于考虑了汇率和价格可能都是受各种宏观经济因素影响的内生变量，以深入揭示两者之间的内在关系。
研究发现:(1)当发生汇率冲击时，人民币名义有效汇率对国内各价格水平的传递是不完全的，汇率变动对进口价格的影响强于对消费者价格的影响;(2)一旦考虑了经济体受到其他类型的宏观经济冲击后，估计的人民币汇率价格传递率则显得更为明显;(3)汇改后我国汇率传递效应趋于强化。
本文还分析了实证结果背后可能的深层次原因，并讨论相应的政策启示。
关键词:人民币名义有效汇率;汇率传递;宏观经济冲击;结构VAR结论与政策含义：本文采用基于Blanchard-Quah 识别方法的结构VAR，实证研究了1996 年1 月到2008 年10 月期间的人民币汇率价格传递效应。
研究发现:①当经济系统发生了汇率冲击，人民币名义有效汇率对我国消费者价格和进口价格的传递效应不完全，这与许多国内外同类研究结论一致。
②然而，当考虑了我国经济受其他宏观经济变量的冲击后，估计的人民币汇率价格的“传递”效应则显得更为迅速和强烈。
ar作品制作流程
ar作品制作流程AR（增强现实）作品制作流程是一项复杂的过程，它涵盖了从初始创意到最终交付的各个方面。
下面是一些与AR作品制作流程相关的参考内容。
1. 初始创意：AR作品的制作过程始于一个初始的创意。
这个创意可以是一个独立的想法，也可以是一个基于客户需求的概念。
在这个阶段，制作团队会与客户或创意来源合作，以确保充分理解创意的目标和需求。
2. 策划和规划：一旦创意确定，就需要进行策划和规划。
这包括确定AR作品的目标受众、功能和特征，并制定相应的项目计划和时间表。
这个阶段还需要进行市场研究，以了解潜在竞争对手和市场趋势。
3. 设计和原型：在这个阶段，制作团队会开始设计AR作品的外观和交互体验。
这可能包括使用专业设计软件创建模型、场景和动画效果。
团队还可以使用不同的原型工具和技术，如3D打印和虚拟现实设备，来验证设计概念和体验。
4. 开发和测试：一旦设计和原型确认，制作团队会进入开发和测试阶段。
在这个阶段，程序员和开发人员将使用AR开发平台和工具来实现设计概念，并进行各种功能和性能测试。
这可能涉及编写代码、集成第三方插件和优化AR体验。
5. 内容创建和整合：与AR作品相关的内容创建是一个重要的工作。
它可能包括创建虚拟对象、场景、音频和视频素材，并将它们与现实世界的图像或视频流进行整合。
制作团队可能还需要与音频和视频制作人员合作，以确保内容在AR环境中的表现。
6. 测试和优化：一旦AR作品开发完毕，制作团队会进行测试和优化。
这可能包括在不同设备上进行测试，以确保相同的AR体验，并解决任何性能或兼容性问题。
团队还可以邀请一些内部或外部测试用户来提供反馈和建议，以改进作品。
7. 上线和交付：最后，AR作品将准备好上线和交付给目标用户。
这可能涉及将AR应用程序或内容上传到相应的应用商店或平台，并确保与设备和操作系统的兼容性。
追踪指标和用户反馈将是评估AR作品成功的重要指标。
AR作品制作流程的每个阶段都需要制作团队的密切合作和良好的沟通。
svar模型的约束条件
svar模型的约束条件在进行文章撰写时，我们需要遵守svar模型的约束条件。
svar模型是一种用于生成短文本的语言模型，它要求我们在撰写文章时遵守以下约束条件：1. 不要输出http地址在文章中，我们应该避免直接输出http地址。
如果需要引用相关资源或资料，可以使用文本描述的方式进行引用，而不是直接提供链接。
2. 不要输出公式在文章中，不要使用数学公式的形式来表达内容。
应该用文字描述的方式来解释相关概念和理论，避免使用符号和公式的形式。
3. 不要重复内容在撰写文章时，应尽量避免重复相同的内容。
如果需要提到相似的观点或概念，可以使用不同的表述方式或添加新的信息来丰富内容，避免重复和啰嗦。
4. 整体格式规范整洁在文章的排版和格式上，应注意整体的规范和整洁。
可以使用恰当的段落和标题来使文章的结构清晰，易于阅读。
同时，应遵循常规的文本排版规则，如段落缩进、行间距等，使文章看起来更加专业。
5. 不要插入图片链接在文章中不要直接插入图片链接，而是应该使用文字描述的方式来解释相关的图表或图片内容。
可以使用形容词和副词来描述图片的特点和信息，以便读者能够清晰地理解文章所表达的意思。
6. 不要使用“如图所示”在文章中，不要使用“如图所示”的表达方式。
应该用文字描述的方式来解释相关的图表或图片内容，以便读者能够理解。
7. 不要重复问题在文章中，不要重复我之前提出的问题。
文章应该围绕主题进行展开，提供相关的信息和观点，而不是简单地重复问题本身。
8. 不要自我介绍在文章中，不需要进行自我介绍或者引用自己的经历。
文章的重点应该是主题本身，而不是作者个人。
9. 清晰表达要点，语句通顺，使用词汇丰富在撰写文章时，应注意清晰地表达要点，使文章的语句通顺流畅。
同时，可以使用词汇丰富的表达方式，使文章更具有表现力和吸引力。
10. 使用中文描述内容文章的内容应该使用中文进行描述，以便读者能够清楚地理解文章所表达的意思。
避免使用外语或专业术语，如果需要使用，应该给予相应的解释。
（完整版）SVAR模型制作过程
（完整版）SVAR模型制作过程设置⽉度数据MONTHLY>start date：2008M01>end date 2018M08⼀，数据的季节调整（利⽤x-12进⾏季节性调整）由于在建模时所选取的是宏观经济的⽉度数据，⽽⽉度数据容易受到季节因素的影响，从⽽掩盖经济运⾏的客观规律，因此我们采⽤Census X13（功能时最强⼤的）调整⽅法对各个变量数据进⾏季节性调整。
分别记做CPI’、FOOD’、HOUSE’、M2’、VMI’。
时间序列按照时间次序排列的随机变量序列，任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为由⼏个部分叠加⽽成。
三个部分：趋势部分（T），季节部分（S）和随机噪声部分（I）。
常见的时间序列都是等间隔排列的。
时间序列调整各部分构成的基本模型X t= T t++ T t+ I t对任何时刻有，E（I t）=0，Var（I t）=σ2加法模型X t= T t *T t* I t对任何时刻有，E（I t）=1，Var（I t）=σ2加法模型（1）判定⼀个数据序列究竟适合乘法模型还是加法模型，可考察其趋势变化持性及季节变化的波动幅度。
（2）所谓季节调整就是按照上述两种模型将经济时间序列进⾏分解，去掉季节项的序列成为调过序列。
对于时间序列⽽⾔是否存在整体趋势？如果是，趋势是显⽰持续存在还是显⽰将随时间⽽消逝？对于时间序列⽽⾔是否显⽰季节性变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间⽽加剧还是持续稳定存在？对于时间序列的分解模型主要有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。
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⾏季节性分解。
第⼀步：双击进⾏季节性调整的变量组CPI，proc >Seasonal Adjustment>x-12第⼆步：⽤Eviews软件进⾏季节调整的操作步骤：1，准备⼀个⽤于调整的时间序列（GDP）（注意：序列需同⼝径（当⽉或当季）、不变价、⾜够长）2，在Eviews中建⽴⼯作⽂件，导⼊序列数据3，序列图形分析（1）观察序列中的是否有季节性（2）是否有离群值或问题值（3）序列的趋势变动（是加法还是乘法模型）（加法模型主要适⽤于呈线性增长的数据序列，或者是围绕某⼀个中指波动的数据序列，如pmi数据序列）（乘法模型主要适⽤于呈指数级数增长的序列，如GDP、⼯业增加值，投资数据的名义值、实际值及物价的指数序列等。
结构向量自回归(SVAR)模型
约束条件，使得估计出的 VAR 模型对应的系数矩阵、对应的方差矩阵
等统计量的个数不少于 SVAR 模型中待求的未知量的个数。
我们知道，SVAR 模型与 VAR 模型有着内在的联系，而 SVAR 模
型的识别正是基于这种联系的基础上，欲通过对 VAR 模型的估计结
果，估计出 SVAR 模型中的待估计未知量。
4
Yt = c + Φ1Yt−1 + Φ2Yt−2 + εt
(9.9)
当 然 ， 如 果 我 们 将 SVAR(1) 模 型 (9.8) 拓 展 到 高 阶 的 形 式 ， 即 SVAR(p)模型，即
Γ0Yt = δ + Γ1Yt−1 + Γ2Yt−2 + + Γ pYt− p + ut
(9.10)
例如矩阵的乔莱斯基分解可以写出928其中是一个可以唯一确定的下三角矩阵d是可以唯一确定的对角线矩阵因此如果在924的左右同时左乘矩阵的乔莱斯基因子注意矩阵的运算顺序则可以获得以下结果即929并且通过924到929不难看出各种系数矩阵满足以下关系930在以上介绍的基础上我们下面分别介绍三种不同类型的svar931ab模型1ab模型的基本定义12基于前面介绍的基础内容我们首先介绍svarab模型其基本定义如下
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9.1 SVAR 模型初步
9.1.1 SVAR 模型的基本概念 严格地说，第 8 章介绍的 VAR 模型只是描述了多个变量之间的动 态关系的统计描述，虽然在脉冲响应分析中我们曾经提到过 VAR 模型 设立中各个变量的排序不同对脉冲响应分析可能影响很大，但我们始 终没有对卷入 VAR 模型系统中的内生变量（所谓内生变量，就是指由 系统内的方程式决定的变量；而与之相对的是外生变量，即那些不是 由系统内的关系决定的、独立于模型系统之外的变量）之间的经济结 构含义进行明确的刻画。 从一方面看，这是 VAR 模型的一个典型优点，因为经济变量之间 的结构性关系有时候很难界定，因此使用 VAR 技术建模可以有利地规 避这个问题。而从另外一个方面看，经济变量之间没有给以明确的结 构性关系，却又是 VAR 模型特别是无约束条件 VAR 模型的一个不 足。因此，VAR 模型实质上应该视为一个缩减式（reduced form）的模 型系统，在这个系统内各个变量的之间不存在当期的 （contemporaneous）关系，而只是存在滞后期与当期之间的互动。 那么是否能够将一定的基于经济、金融理论的变量之间的结构性 关系引入 VAR 模型呢？结构向量自回归模型（SVAR）的出现从一定 程度上解决了这一难题。所谓结构向量自回归模型，正如其名称所表 明的，它可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的(instantaneous)结 构性关系。而如果仅仅建立一个 VAR 模型，这样的结构关联性却被转 移或者说掩藏到了随机扰动向量的方差-协方差矩阵中了。也正是基于 这个原因，VAR 模型实质上是一个缩减形式，没有明确体现变量间的 结构性关系。 回 顾 SVAR 的 发 展 历 史 ， 在 SVAR 研 究 领 域 ， Amisano and Giannini （1997）的专著从某种程度上说，是具有里程碑式的意义 的。因为这两位意大利的计量经济学家在他们的这本专著中，比较透 彻地总结了 SVAR 模型的设立、识别、估计以及应用等内容。不过， 阅读该书需要较高的计量理论基础，所以对于一般读者来说，可读性 并不高。我们在本章将使用更为通俗易懂的方式介绍与 SVAR 模型相 关的知识，而在第 3 小节对 Amisano and Giannini （1997）的精髓内容 做了归纳和系统的诠释，以期读者能够比较顺利地理解 SVAR 的相关 知识。同时，因为 EViews 软件内嵌的 SVAR 分析机理以 Amisano and Giannini （1997）的理论模型为基础，本章对相关内容的介绍，也可 能对使用 EViews 软件从事实证研究的人员有一定帮助。
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设置月度数据MONTHLY>start date：2008M01>end date 2018M08一，数据的季节调整（利用x-12进行季节性调整）由于在建模时所选取的是宏观经济的月度数据，而月度数据容易受到季节因素的影响，从而掩盖经济运行的客观规律，因此我们采用Census X13（功能时最强大的）调整方法对各个变量数据进行季节性调整。
分别记做CPI’、FOOD’、HOUSE’、M2’、VMI’。
时间序列按照时间次序排列的随机变量序列，任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为由几个部分叠加而成。
三个部分：趋势部分（T），季节部分（S）和随机噪声部分（I）。
常见的时间序列都是等间隔排列的。
时间序列调整各部分构成的基本模型X t= T t++ T t+ I t对任何时刻有，E（I t）=0，Var（I t）=σ2加法模型X t= T t *T t* I t对任何时刻有，E（I t）=1，Var（I t）=σ2加法模型（1）判定一个数据序列究竟适合乘法模型还是加法模型，可考察其趋势变化持性及季节变化的波动幅度。
（2）所谓季节调整就是按照上述两种模型将经济时间序列进行分解，去掉季节项的序列成为调过序列。
对于时间序列而言是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？对于时间序列而言是否显示季节性变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？对于时间序列的分解模型主要有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。
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行季节性分解。
第一步：双击进行季节性调整的变量组CPI，proc >Seasonal Adjustment>x-12第二步：用Eviews软件进行季节调整的操作步骤：1，准备一个用于调整的时间序列（GDP）（注意：序列需同口径（当月或当季）、不变价、足够长）2，在Eviews中建立工作文件，导入序列数据3，序列图形分析（1）观察序列中的是否有季节性（2）是否有离群值或问题值（3）序列的趋势变动（是加法还是乘法模型）（加法模型主要适用于呈线性增长的数据序列，或者是围绕某一个中指波动的数据序列，如pmi数据序列）（乘法模型主要适用于呈指数级数增长的序列，如GDP、工业增加值，投资数据的名义值、实际值及物价的指数序列等。
）（对数加法模型主要适用于同比增速呈线性增长的数据序列，如GDP、工业、投资及cpi的同比增速数据；伪加法模型则主要是对某些非负时间序列进行季节调整，他们具有这样的性质：在每一年中的相同月份出现接近与0的正值，在这些月份含有接近于0的季节因子，受这些小因子的影响，季节调整结果将出现偏差。
在一年的特定时期，农产品产量就是这样的数据序列）Cpi，vmi为对数加法模型，（4）必要时还要分析谱图和自相关、偏相关图4，季节调整参数设定（1）季节调整选择项（模型分解方法、季节虑子、调整后的序列变量名）a．勾选x11 method中的multiplicative，seasonal filter中的auto x12defaultb．Component series to save 选择final seasonal factor（_SF）Trend Filter选择Auto （X12 fefat）（2）ARIMA模型参数（序列是否需要做转换、ARIMA说明）（主要是做预测用）（3）交易节假日设定（西方模式，不适合中国模式）（4）离群值设定（5）模型诊断（选上）5，执行季节调整6，查看季节调整后的结果7，分析季节调整的结果诊断报告主要查看M1-M11、以及Q统计量有没有通过检验如果诊断报告不好，返回第4步8，导出数据，在EXCEL中计算环比增长率在建立SVAR模型时，需要考虑变量序列的平稳性，这就要求在建模前需要对变量进行平稳性检验，如果变量序列是平稳的，那么可以直接进行SVAR模型的构建，但是如果变量为非平稳序列那么需要对变量序列进行平稳性处理，常用的方法是做差分和取对数，如若变量序列满足同阶单整，则可以进行协整检验，如若各个变量序列满足协整检验，具有长期的均衡关系，则可以建立SVAR模型。
PROC>Seasonal Adjustment>Census X12Sensonal adjustment(季节调整选择设定)，ARMIA Option，Trading Day/Holiday（交易日、节假日设定），Outliers（离群值设定），diagnostics（诊断）。
做的比较粗糙一点：（1）打开变量列，proc>x-13>method>x-11>additive(加法)（2）Output>seasonally adjusted一，对各变量序列的平稳性检验（ADF检验）原因:模型要求所需的变量数据为平稳序列。
（1）单位根检验单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
引用高人的回答：滞后阶数的问题。
最佳滞后阶数主要根据AIC SC准则判定，当你选择好检验方式，确定好常数项、趋势项选择后，在lagged differences栏里可以从0开始尝试，最大可以尝试到7。
你一个个打开去观察，看哪个滞后阶数使得结论最下方一栏中的AIC 和SC值最小，那么该滞后阶数则为最佳滞后阶数。
单位根是否应该包括常数项和趋势项可以通过观察序列图确定，通过Quick-graph-line操作观察你的数据，若数据随时间变化有明显的上升或下降趋势，则有趋势项，若围绕0值上下波动，则没有趋势项；其二，关于是否包括常数项有两种观点，一种是其截距为非零值，则取常数项，另一种是序列均值不为零则取常数项。
使得t大于1%，5%，10%条件小的值步骤：第一：利用图形确定常数项和趋势项Quick>series statistic>unit root test其中：检验对象Level（水平序列），1st difference（一阶差分序列），2st difference（二阶差分序列）检验附加项Intercept（常数项，漂移项），trend and intercept（趋势项和漂移项），none（无附加项）Lag length（之后长度）lagged differencesAutomatic selection（系统自动选择之后长度）AIC SIC 等。
User specified（用户自己选择）第二，确定滞后项方法一是在User specified（用户自选模式）中选择从0开始慢慢增加，看下面的AIC与sic的大小，最后AIC与sic最小时，就是滞后项数。
方法二是在Automatic selection中选择AIC模式，可以把最大滞后项数选大一点（7或者以上），软件会自动选择AIC最小时的项，即为滞后项。
D（x（-1））为滞后1项。
（3）Johansen检验（视单整情况而定）Johansen检验的关键是有同阶单整可以进行协整检验。
非同阶单整可不需要进行Johansen检验。
协整检验是两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。
但变量协整的必要条件是他们之间时同阶单整，也就是说在进行协整检验之前进行单位根检验。
根据SIMS（1990）的研究结果，只有在变量序列之间存在长期的均衡关系即协整关系时，VAR模型才能避免出现错误识别，才能通过最小二乘法得到一致估计。
（4）建立VAR模型（不断重复直至模型通过三项检验：稳定性，滞后阶数正确，外生变量与生变量明晰）第一步估计var模型，Objects>New object/Var选择VAR type为：unrestrictedEndogenous Variables :生变量(d(vmi_d11)差分)（有生变量为1，有外生变量为0）Exogenous Variables：外生变量估计系数的标准差（圆括号中）及t-统计量（方括号中）d(cpi_d11) d(food_d11) house_d11 d(m1_d11) d(vmi_d11)不断改变Endogenous Variables中（1，？）？=1,2,3……比较结果最下面的AIC 与SC DE 值越小越好，最后确定VAR模型的滞后阶数。
（注意：1，其实在初始设置VAR模型的时候可以任意设置为（1，？）（后面检验的时候才会确认？的滞后阶数是什么）。
（1,1）自己2，默认为全体变量为生变量（后面检验的时候可以确定哪些是外生变量））。
第二步检验所估计的VAR模型（三个检验）1，VAR 的滞后阶数检验在VAR工作表中VIEWS>lag structure>lag length criteria (填写最大阶数)软件将会用“*”给出某个AIC 或者SC准则的最小值。
（滞后阶数越小越好）。
2，的稳定性检验（AR根小于1，在单位圆才能满足脉冲分析及方差分解所需条件）。
VIEWS>lag structure>AR ROOTS TABLE/ GRAPH3,Granger检验VIEWS>lag structure>Pairwise Granger Causality Tests3，建立的简约式VAR（？）？为滞后阶数的模型输出样式VIEW>REPRESPENTATION（5）在构建成功VAR模型后，为了验证扰动项之间是否存在同期相关关系，可用残差的同期相关矩阵来描述，可以利用这个模型进行预测即下一步的分析，为了验证扰动项之间是否存在同期相关关系，可以利用残差的同期相关矩阵来描述。
在构建的VAR窗口中：VIEWS>Residuals>correlation matrix进一步表明可以利用同期的影响来构建SVAR模型。
(5)在已构建的VAR模型上构建SVAR模型第一步：实施约束识别条件为k（k-1）/2个，识别约束条件可以是短期约束条件，也可以长期约束条件。
短期约束意味着脉冲响应函数随着时间的变化将会消失，（对D0进行影响）而长期约束意味着对响应变量未来的值有一个长期的影响。
（更像是累计影响如不能同时施加长期与短期约束。
短期约束是基于A-B型SVAR模型（Ae t=Bu^t）,长期约束基于脉冲响应的累积响应函数。
（1）短期约束可识别条件：AB型SVAR模型至少需要2k2-k(k+1)/2个约束可识别条件一般假设结构新息u^t有单位方差，因此通常对矩阵B的约束为对角阵（约束个数为k2-k）或者单位矩阵（约束个数为K2），以致获得冲击的标准偏差A矩阵主对角元素一般设为1（约束个数为k）在矩阵B为单位阵情况下，对A矩阵的约束相当于对C0矩阵施加约束，即对变量间同期相关关系的约束，如有三个生变量税收（1），政府支出（2），产出（3），根据经济理论当期产出不会影响当期政府支出，即矩阵C0中C23=0，在约束时当B 为单位阵时，直接写成a23=约束矩阵中未知元素定义为NA（2）长期约束建立包括长期响应矩阵Ψ模块，约束处填写0，比如第2个生变量对第1个结构冲击的长期影响为0，则长期响应矩阵模块中第2行第1列约束为0，其他类同，无约束的填写NA施加在当期的约束就是短期约束，（3）为了简便起见应按如下进行SVAR短期约束条件的设立1，AB型SVAR模型至少需要2k2-k（k+1）/2个约束（AB型的特点是，可以明确建立系统各个生变量的当期结构关系，并且可以直观地分析标准正交随机扰动项对系统产生冲击后的影响情况，即e t就是所谓的“标准正交随机扰动项”，因为它的组成元素之间互相正交（即互相独立），并且其方差-协方差为单位阵）2，若约束矩阵B为单位阵，此时约束个数为K2个3，若约束矩阵A为主对角元素为1，约束个数为K4，再加上经济原理上，使得在矩阵A中至少增加2k2-k（k+1）/2-（k2+k）个0约束5，构造的约束按照C12=0或者C21=0来进行。