向量自回归模型简介
var-向量自回归模型
预测评估
采用适当的评估方法（如均方误差、平均绝 对误差等）对预测结果进行评估，以确保预 测的准确性和可靠性。
政策建议与展望
政策建议
根据VAR模型的实证分析结果，提出针对性 的政策建议，以促进经济的稳定和可持续发 展。
展望
对VAR模型未来的发展趋势和应用前景进行 展望，为进一步研究提供方向和思路。
05
VAR模型的优缺点与改 进方向
VAR模型的优点
01
描述经济变量之间的ຫໍສະໝຸດ 态关系VAR模型能够描述多个经济变量之间的动态关系，通过分析变量之间的
相互影响，揭示经济系统的内在机制。
02
避免结构化约束
VAR模型不需要对经济变量之间的因果关系进行结构化约束，而是通过
变量自身的历史数据来分析相互影响，减少了主观因素对模型的影响。
模型估计与结果解读
模型估计
采用适当的统计软件（如EViews、Stata等）对VAR模型进行估计，确定模型的最佳滞 后阶数，并检验模型的稳定性。
结果解读
对估计结果进行详细解读，包括各经济指标之间的动态关系、长期均衡关系等，以便更 好地理解经济现象。
模型预测与评估
模型预测
利用估计好的VAR模型对未来经济走势进行 预测，为政策制定提供参考依据。
拓展应用领域
可以将VAR模型拓展应用到其他领域，如金融市 场、环境经济学、健康经济学等，以揭示不同领 域变量之间的动态关系。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
金融市场分析
VAR模型可用于分析股票、债券等金 融市场的相关性，以及市场波动对其 他经济指标的影响。
国际经济关系研究
VAR模型可用于分析不同国家之间的 经济关系，例如贸易往来、汇率变动 等。
向量自回归模型
诊断主要是对模型残差进行一系列检验， 如果诊断结果表明模型存在问题，需要
以判断模型是否充分拟合了数据，是否 对模型进行修正或重新设定，以确保模
存在异常值或违反模型假设的情况。常
型的准确性和可靠性。
见的诊断方法包括残差诊断、正态性检
验、异方差性检验等。
03
向量自回归模型的实现
向量自回归模型的编程语言实现
诊断与修正困难
向量自回归模型在诊断和修正模型中的问题时较为复杂，需要较高 的统计技巧和经验。
对数据要求高
向量自回归模型要求数据具有平稳性，对于非平稳数据需要进行差分 或其他处理，可能会影响模型的准确性和稳定性。
向量自回归模型的发展趋势与未来展望
改进估计方法
针对向量自回归模型参数过多的问题，未来研究可以探索更加有 效的参数估计方法，提高模型的泛化能力。
能够更好地捕捉时间序列数据的长期趋势和稳定性。
解释性强
02
向量自回归模型能够清晰地揭示多个变量之间的相互影响关系，
有助于理解经济现象之间的内在联系。
适用范围广
03
向量自回归模型适用于多种类型的数据，包括平稳和非平稳时
间序列数据。
向量自回归模型的缺点
参数过多
向量自回归模型需要估计的参数数量较多，容易产生过拟合问题， 导致模型泛化能力下降。
极端天气事件预测
通过向量自回归模型预测极端天气事件的发生， 如暴雨、洪涝、干旱等，有助于减轻灾害损失。
3
气候变化对生态系统的影响
利用向量自回归模型分析气候变化对生态系统的 影响，如植被分布、物种多样性和生态平衡等。
向量自回归模型在社会科学领域的应用
经济发展预测
通过分析历史经济发展数据，利用向量自回归模型预测未来经济 发展趋势，为政策制定提供依据。
VAR-向量自回归模型
VAR-向量自回归模型简介VAR（Vector Autoregressive Model）是一种常用的多变量时间序列预测模型。
它对每个时间点上的变量都建立回归模型，通过自身过去时间点和其他变量的过去时间点进行预测。
VAR模型考虑了变量之间的相互影响，在经济学、金融学等领域得到广泛应用。
模型原理VAR模型是基于向量的自回归模型，其基本思想是将多个变量组合成一个向量，然后对该向量进行自回归建模。
VAR模型可以表示为以下形式：VAR模型VAR模型其中，X_t是一个n\times1的向量，表示在时间点t上的多个变量的取值；A_1,A_2,…,A_p是一个n\times n的矩阵，表示自回归系数；U_t是误差项，通常假设为服从均值为0且方差为\Sigma的白噪声。
VAR模型需要估计自回归系数矩阵和白噪声方差矩阵。
估计方法可以使用最小二乘法或者极大似然法，具体选择的方法取决于模型中的假设条件。
模型应用VAR模型在经济学、金融学等领域广泛应用，常见的应用场景包括：1.宏观经济预测：VAR模型可以用于预测国民经济指标、通货膨胀率、利率等宏观经济变量。
通过分析过去的数据，可以建立一个VAR模型，然后用于预测未来的经济变量走势。
2.金融市场分析：VAR模型可用于分析金融市场的相关变量，例如股票价格、汇率、利率等。
通过建立VAR模型，可以评估不同变量之间的关系，从而帮助投资者做出更准确的决策。
3.宏观经济政策分析：VAR模型可以用于评估不同的宏观经济政策对经济变量的影响。
通过建立VAR模型，可以模拟在不同政策变化下的经济变量走势，从而指导决策者制定合适的宏观经济政策。
模型评估对于建立好的VAR模型，需要对其进行评估，以验证模型的有效性。
常用的模型评估方法包括：1.残差分析：通过对模型的残差进行分析，可以评估模型是否存在偏差或者哪些变量对模型的解释能力较差。
可以使用残差的自相关图、偏自相关图等图形方法进行分析。
2.模型拟合度评估：通过计算模型的决定系数（R-squared）、均方根误差（RMSE）等指标，可以评估模型的拟合程度。
第四章向量自回归模型介绍
第四章向量自回归模型介绍向量自回归模型（Vector Autoregression，VAR）是一种时间序列分析模型，常用于分析多个相关变量之间的动态关系。
VAR模型可以看作是多个单变量自回归模型的组合，它对多个变量的信息进行了同时处理，能够更全面地捕捉变量之间的相互作用和影响。
VAR模型的基本假设是，当前时间点的所有变量值与过去时间点的所有变量值相关。
假设我们有p个变量，那么VAR(p)模型定义了每个变量在当前时间点的取值都是过去p个时间点的线性组合，同时还考虑了随机误差项。
数学表示为：Yt=A1*Yt-1+A2*Yt-2+...+Ap*Yt-p+εt其中Yt是一个p维列向量，包含当前时间点p个变量的取值；Yt-1至Yt-p是过去p个时间点的p维列向量；A1至Ap是p个p×p维矩阵，表示每个变量与过去时间点的线性关系；εt是一个p维列向量，表示随机误差项。
VAR模型的参数估计可以使用最小二乘法进行，通过最小化模型产生的残差平方和来求解参数。
可以使用矩阵形式进行计算，将所有时间点的变量值和延迟值堆叠成矩阵，并将所有误差项堆叠成矩阵，然后通过对应的矩阵运算求解参数矩阵。
VAR模型的参数估计结果可以用于分析变量之间的动态关系和相互影响。
通过观察参数矩阵中的元素值，可以了解到不同变量之间的关系类型（正相关还是负相关）、强度（系数大小）和延迟效应（系数所对应的时间点）。
同时，还可以利用VAR模型进行变量预测和冲击响应分析。
变量预测是VAR模型的一个常用功能，在给定过去时间点的变量值后，使用估计得到的参数矩阵可以预测未来时间点的变量取值。
这对于经济领域的预测和政策制定非常有用，可以根据变量之间的关系和历史数据进行未来变量值的估计。
冲击响应分析是指在VAR模型中引入一个外部冲击，观察该冲击对其他变量的影响。
冲击响应分析能够量化不同变量之间的直接和间接关系，帮助研究人员了解系统中各个变量对于一个特定冲击因素变化的反应情况。
向量自回归模型公式
向量自回归模型公式
向量自回归模型（Vector Autoregression Model，VAR模型）是一种多变量时间序列预测模型，被广泛应用于经济学、金融学等领域。
其核心思想是通过将目标变量的过去值与其他相关变量的过去值结合起来来预测目标变量的未来值。
VAR模型的公式可以表示为：
Y_t = c + A_1*Y_(t-1) + A_2*Y_(t-2) + ... + A_p*Y_(t-p) + e_t
其中，Y_t是一个k维的向量，表示t时刻的目标变量；c是一个k维常数向量；A_1, A_2, ..., A_p是k×k的系数矩阵，用于表示目标变量与其他相关变量的关系；Y_(t-1), Y_(t-2), ..., Y_(t-p)是目标变量的过去值向量；e_t是一个k维的误差向量，表示不可解释的随机因素。
VAR模型的建立涉及到系数矩阵的估计，可以使用最小二乘法等方法进行求解。
建立好模型后，可以通过输入过去的变量值来预测未来的目标变量值。
VAR模型的优点是可以同时考虑多个相关变量的影响，能够捕捉到变量之间的相互依赖关系。
然而，由于VAR模型依赖于历史值来进行预测，对于长期预测可能存在误差累积的问题。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的模型及参数设置来提高预测准确性。
总的来说，VAR模型是一种有力的工具，可以帮助我们对多变量时间序列进行预测分析，为决策提供参考依据。
计量学-向量自回归和自回归条件异方差模型
33
第二节 自回归条件异方差模型
许多学者在分析通货膨胀、汇率、股票 价格等金融时间序列时，都发现时间序 列模型扰动方差的稳定性比通常认为的 差，时间序列数据也存在异方差问题。
经济时间序列数据的这种方差变化也称 为波动集聚性（volatility clustering）， 对于研究和控制金融风险等非常有用。
似然比检验实际上就是把不同约束，有约束和 无约束的参数估计、最大似然估计分别代入上 述似然函数，根据是否有显著差异说明参数约 束或者所对应的检验假设是否成立。
24
阶H滞0 ：后一的组高变斯量向数量据自由回p归0 阶生而成不。是p1 p0 H1 ：这组变量数据是由 p1 p0 阶滞后的 高斯向量自回归生成。
f (Y , YT , ,Y1 Y0 , ,Y p1 T , Y1 Y0 , , Y p1 ; θ)
因为 η Φ1Yt1 Φ pYt p 在时期t为常 数，而 εt ~ iidN[0,Ω]，因此
Yt Yt1, Yt2,, Y p1 ~ N[η Φ1Yt1 ΦpYt p ,Ω]
17
1
n1 1,t 1
Y (1)
nn n,t 1
Y ( p)
n1 1,t p
Y ( p) nn n,t p
nt
8
这个展开形式上与一般联立方程组模型相似， 但其实有本质差异：
1、VAR模型不强调变量之间关系的理论根据，模 型形式、变量、滞后期数等并不以特定经济理 论为依据，模型变量也不存在内生、外生之分， 每个方程都包含所有的变量；
18
向量自回归模型的（条件）似然函数为:
L(θ)
f YT ,
,Y1 Y0 ,
(Y , ,Y p1
向量自回归var模型
向量自回归var模型
Vector Autoregressive (VAR) model是一种常用的时间序列模型，用于研究在一段时间内几个变量之间的影响关系。
VAR模型根据变量的时间序列分析出多个变量之间的直接和间接影响。
VAR模型最常用于许多经济变量，如GDP、通货膨胀率和利率，这些经济变量之间有可能存在复杂的因果关系。
通常，VAR模型由几个变量的序列表示，并采用预测及其他统计程序来检验系统的影响。
一般而言，VAR模型的假设是参数是不变的，变量之间没有多个
共线性，变量存在自相关性，误差项是服从正态分布的独立同分布的，误差项的样本自相关为0/1特征（即不存在自相关）。
以上假设均有
助于我们更好地进行变量之间的因果关系研究。
VAR模型除了可以用来预测一个变量对另一个变量的变化对于研
究者来说还有另一个重要用处，可以捕捉变量之间复杂的因果关系。
作为时间序列模型，VAR模型最大的作用是识别变量之间的影响，可以解释在自然系统中发生的各种不确定性，并采取相应的行动及早消除
威胁。
总的来说，VAR模型是一种用于识别变量之间的影响关系的有效
方法，可以有效地使用多个变量时间序列来检验和预测这个系统的状态。
这种模型的强大特性使它在经济、金融和时间序列分析领域非常
流行，以检测变量之间的复杂关系以及把握因果效应。
向量自回归模型在经济预测中的应用研究
向量自回归模型在经济预测中的应用研究摘要：向量自回归模型（Vector Autoregressive Model，VAR）是一种广泛应用于经济学和金融学领域的时间序列分析方法，它能够捕捉多个经济变量之间的相互依赖关系，并用于预测未来的经济变量。
本文通过对向量自回归模型的原理和应用进行研究，分析了其在经济预测中的优势和局限性，并给出了一些实证研究的案例。
第一部分：简介1.1 背景和意义经济预测对于政府、企业和个人决策者具有重要意义。
传统的经济预测方法如回归分析、时间序列分析等主要关注单个经济变量的预测，无法捕捉多个变量之间的相互作用关系。
而向量自回归模型通过引入多个经济变量，能够更准确地进行经济预测。
1.2 向量自回归模型的原理和特点向量自回归模型是一种多变量时间序列模型，它基于单变量自回归模型的思想，假设每个变量的当前值与自身过去值以及其他变量的过去值相关。
具体而言，VAR模型可以用以下方程表示：X_t = c + A_1*X_(t-1) + A_2*X_(t-2) + ... + A_p*X_(t-p) + ε_t其中，X_t是一个n维向量，表示包含所有变量的观测值；c是一个常数项；A_i是n×n维系数矩阵；ε_t是一个误差向量，服从白噪声过程。
向量自回归模型的特点在于能够处理多个变量之间的互动关系，而不需要事先指定因果关系。
另外，VAR模型还具有灵活性高、模型拟合能力强和理论解释性好等优点。
第二部分：向量自回归模型的应用2.1 宏观经济预测向量自回归模型广泛应用于宏观经济预测。
通过引入多个宏观经济变量，如GDP、通货膨胀率、失业率等，可以更全面地预测经济走势。
在实证研究中，研究者们发现VAR模型相较于传统的单变量模型，能够提供更准确的宏观经济预测结果。
2.2 金融市场预测向量自回归模型也被广泛应用于金融市场的预测。
研究者们通过引入股票市场指数、汇率、利率等变量，分析它们之间的相互影响，从而预测未来的金融市场走势。
时变参数向量自回归模型
时变参数向量自回归模型1. 引言时变参数向量自回归模型（Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model，TVAR）是一种用于分析时间序列数据的经济计量模型。
它可以捕捉到时间序列数据中的动态性和非线性关系，因此在经济学、金融学等领域被广泛应用。
本文将介绍时变参数向量自回归模型的基本原理、建模方法以及应用案例，帮助读者全面了解该模型。
2. 基本原理2.1 自回归模型自回归模型（Vector Autoregressive Model，VAR）是一种多元时间序列分析方法。
它假设时间序列数据之间存在线性关系，并可以通过过去若干期的数据来预测未来的值。
VAR模型可以表示为：Y t=c+Φ1Y t−1+Φ2Y t−2+⋯+Φp Y t−p+εt其中，Y t是一个n维向量，表示第t期的观测值；c是一个常数向量；Φ1,Φ2,…,Φp是n×n的系数矩阵，表示自回归系数；εt是一个n维向量，表示误差项。
2.2 时变参数向量自回归模型时变参数向量自回归模型是在VAR模型的基础上引入了时变参数的扩展模型。
它认为自回归系数在时间上是可变的，可以通过某种方式来描述其动态性。
时变参数向量自回归模型可以表示为：Y t=c+Φ1(t)Y t−1+Φ2(t)Y t−2+⋯+Φp(t)Y t−p+εt其中，Φi(t)表示第i个滞后期的自回归系数在时间t上的取值。
3. 建模方法3.1 参数估计对于时变参数向量自回归模型，参数估计是一个关键步骤。
常用的方法有贝叶斯方法、频域方法和局部似然方法等。
贝叶斯方法通过引入先验分布来估计参数，可以获得参数的后验分布。
频域方法利用频域上的特征来估计参数，可以捕捉到数据的周期性。
局部似然方法则在每个时间点上估计参数，可以灵活地适应时变性。
3.2 模型选择在建立时变参数向量自回归模型时，需要选择合适的滞后阶数和模型形式。
滞后阶数决定了过去多少期的数据被考虑进模型中，一般通过信息准则（如AIC、BIC等）来选择最优阶数。
第四章向量自回归模型介绍
向量自回归模型
西姆斯创立了一种基于向量自回归的方法，来分析 经济如何受到经济政策临时性变化和其他因素的影 响。
西姆斯和其他研究者使用这一方法来研究诸如央行 加息等对经济的影响等问题。
9
向量自回归模型
虽然萨金特和西姆斯的研究是分别独立完成的，但 他们的贡献在几个方面都是互补的。 他们在 1970和 1980年代的创造性贡献已被世界各地 的研究者和政策制定者所采用。 现在，萨金特和西姆斯创立的方法已成为宏观经济 分析的基本工具。
第四章 向量自回归模型及应用
传统经济计量建模是以经济理论为基础，有以下特 点： 具有某些主观因素的影响 不足以描述变量间的动态联系 内生变量既可出现在方程的左端又可出现在方程的 右端,使得估计和推断变得更加复杂。 向量自回归模型的提出克服了这些缺点。
第一节 向量自回归模型
向量自回归模型 Vector Autoregression Model，简称VAR模型 由美国计量经济学家和宏观经济学家西姆斯于 1980 年提出。
他的贡献还有随机对策理论、Bondareva-Shapley规则 、Shapley-Shubik权力指数、Gale-Shapley运算法则、潜 在博弈论概念、Aumann-Shapley定价理论、HarsanyiShapley解决理论、Shapley-Folkman定理。 此外，他早期与R.N.Snow和Samuel Karlin在矩阵对 策上的研究如此彻底，以至于此后该理论几乎未有补充 。他在功用理论发展上扮演关键角色，他为冯-诺依曼摩根斯坦稳定集存在问题的解决奠定了基 础。他在非核 心博弈理论及长期竞争理论上与Robert Aumann的工作均 对经济学理论产生了巨大影响。
向量自回归模型简介
向量自回归模型简介一、Var模型的基本介绍向量自回归模型（Vector Autoregressive Models，VAR）最早由Sims（1980）提出。
他认为，如果模型设定和识别不准确，那么模型就不能准确地反应经济系统的动态特性，也不能很好地进行动态模拟和政策分析。
因此，VAR模型通常使用最少的经济理论假设，以时间序列的统计特征为出发点，通常对经济系统进行冲击响应（Impulse-Response）分析来了解经济系统的动态特性和冲击传导机制。
由于VAR模型侧重于描述经济的动态特性，因而它不仅可以验证各种经济理论假设，而且在政策模拟上具有优越性。
VAR模型主要用于替代联立方程结构模型，提高经济预测的准确性。
用联立方程模型研究宏观经济问题，是当前世界各国经济学者的一种通用做法，它把理论分析和实际统计数据结合起来，利用现行回归或非线性回归分析方法，确定经济变量之间的结构关系，构成一个由若干方程组成的模型系统。
联立方程模型适合于经济结构分析，但不适合于预测：联立方程模型的预测结果的精度不高，其主要原因是需要对外生变量本身进行预测。
与联立方程模型不同，VAR模型相对简洁明了，特别适合于中短期预测。
目前，VAR模型在宏观经济和商业金融预测等领域获得了广泛应用。
二、VAR模型的设定VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量（内生变量）可以作为它们过去值的线性函数。
一个VAR(p)模型可以写成为：或：其中：c是n × 1常数向量，Ai是n × n矩阵，p是滞后阶数，A(L)是滞后多项式矩阵，L是滞后算子。
是n × 1误差向量，满足：1.―误差项的均值为02.Ω―误差项的协方差矩阵为Ω（一个n × 'n正定矩阵）3.（对于所有不为0的p都满足）―误差项不存在自相关虽然从模型形式上来看比较简单，但在利用VAR模型进行分析之前，对模型的设定还需要意以下两点：一是变量的选择。
向量自回归模型及其预测结果分析
向量自回归模型及其预测结果分析时间序列分析是统计学中的一个重要分支，主要关注某一个变量在时间上的变化规律，以及该变量与其他变量之间的关系。
在实际应用中，人们往往需要对未来的变量值进行预测。
而向量自回归模型是一种常用的时间序列模型，能够较准确地对未来时间点的变量值进行预测。
一、向量自回归模型介绍向量自回归模型（VAR）是一种多元时间序列模型，它能够同时考虑多个变量之间的相互作用，并描述每个变量在过去一段时间内的变化趋势。
VAR模型建立在向量自回归的基础上，用过去一段时间内自身的变量值来预测未来的变量值。
通常情况下，VAR模型是由基础时间序列、观察时间长度和滞后阶数三个因素共同决定的。
基础时间序列指的是多元时间序列模型中的所有变量，观察时间长度指的是时间序列模型的建立时间跨度，而滞后阶数则是指VAR模型所考虑的时间序列自回归的最高阶数。
VAR模型的优点在于它能够同时考虑多个变量之间的作用，而且能够较好地处理协整关系。
但是，它的缺点在于模型中包含的变量较多，需要较多的样本数据才能稳定地进行模型的预测。
二、VAR模型的建模流程VAR模型的建模流程主要包括以下几个步骤：1. 数据准备阶段：首先需要准备可以用来构建VAR模型的数据，要求数据可以被分解成多个变量的时间序列。
2. 模型估计阶段：VAR模型是基于多元回归模型的基础上建立的，需要通过估计模型中的系数来求解模型。
通常采用最小二乘法来进行估计。
3. 模型诊断阶段：对VAR模型进行一系列的检验、诊断，包括回归系数的显著性检验、残差的正态性检验、异方差性检验等等，以保证模型的可靠性。
4. 模型预测阶段：用已知的历史数据来建立VAR模型，再根据模型对未来的时间点进行预测。
三、VAR模型的预测结果分析VAR模型的预测结果主要包括两个方面，即点预测和置信区间。
点预测是指对未来时间点的变量值进行确定性的预测，而置信区间则是指预测的不确定性范围。
通过比较预测结果和实际观测值，可以对VAR模型的预测能力进行评估。
向量自回归var模型的应用
向量自回归var模型的应用
向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型是一种多变量时间序列模型，广泛应用于经济学、金融学等领域。
VAR模型的主要应用包括以下几个方面：
1. 宏观经济预测：VAR模型可以用于预测宏观经济变量，如GDP、通货膨胀率、失业率等。
通过建立包含多个宏观经济变量的VAR模型，可以对未来的经济走势进行预测，并为政府决策提供参考。
2. 金融市场分析：VAR模型可以用于分析金融市场的波动和相关性。
通过建立包含多个金融市场变量的VAR模型，可以研究不同市场之间的相互影响，并预测金融市场的未来趋势。
3. 货币政策分析：VAR模型可以用于评估货币政策的效果。
通过建立包含货币政策变量和宏观经济变量的VAR模型，可以分析货币政策对经济的影响，并评估不同政策措施的效果。
4. 风险管理：VAR模型可以用于风险管理和投资组合优化。
通过建立包含不同资产价格变量的VAR模型，可以估计不同资产之间的风险敞口，并为投资组合的风险管理提供参考。
5. 冲击传导分析：VAR模型可以用于分析经济冲击的传导机制。
通过VAR模型，可以估计不同变量之间的冲击传导路径，从而揭示经济体系中的关键变量和传导机制。
VAR模型是一种灵活、全面的分析工具，可以应用于各种经济、金融问题的研究和预测分析。
向量自回归模型(VAR)-Eviews实现
对于滞后阶数的选择存在主观性，可 能导致模型拟合不足或过度拟合；无 法进行因果检验和结构分析。
02 Eviews软件介绍
Eviews软件的特点
界面友好
Eviews软件采用图形用户界面，操作简便，易 于上手。
灵活多变
Eviews软件支持自定义函数和命令，用户可以 根据需要自行编写程序。
ABCD
系方面的有效性。
实证分析中，我们采用了国内生 产总值(GDP)、消费者价格指数 (CPI)和货币供应量(M2)三个经 济指标，通过VAR模型分析它们 之间的动态关系，并利用Eviews 软件进行了模型估计和检验。
实证结果表明，VAR模型能 够有效地描述多个时间序列 变量之间的动态关系，并且 通过Eviews软件可以实现方
02
模型通过估计变量之间的滞后系数来分析变量之间 的动态关系。
03
滞后阶数决定了模型中包含的滞后项数量，滞后阶 数越多，模型拟合的自由度越少。
VAR模型的应用场景
用于分析多个经济指标或金融变量之间的动态关 系。 用于预测经济趋势和政策效应。
用于评估经济政策的有效性。
VAR模型的优缺点
优点
能够同时考虑多个时间序列变量之间 的动态关系，能够捕捉到变量之间的 长期均衡关系和短期调整机制。
预测性能评估
使用各种预测性能指标， 如MSE、MAE、RMSE等， 对VAR模型的预测性能进 行评估。
04 案例分析
案例选择与数据准备
案例选择
选择一个具有代表性的经济时间序列数据集，如股票收益率、汇 率等。
数据准备
收集所需数据，进行数据清洗和整理，确保数据准确性和一致性。
数据预处理
对数据进行必要的预处理，如缺失值填充、异常值处理等。
向量自回归模型(VAR)和VEC
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值填 充、异常值处理、数据转换等， 以保证数据的质量和一致性。
数据平稳性检验
对时间序列数据进行平稳性检验， 以避免伪回归问题，确保模型的 有效性。
模型选择与参数估计
模型选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的VAR或VECM模型。 考虑模型的滞后阶数、变量个数等参数设置。
向量自回归模型(VAR) 和VECM
目录
Contents
• 向量自回归模型(VAR)介绍 • 向量误差修正模型(VECM)介绍 • VAR与VECM的比较 • 实证分析 • 结论与展望
01 向量自回归模型(VAR)介绍
VAR模型的原理
多个时间序列变量同时受到各 自过去值和彼此过去值的影响。
模型通过将多个时间序列变 量视为内生变量，并考虑它 们之间的相互影响，来分析 这些变量之间的动态关系。
将VAR和VECM模型的结果进行对比 分析，探讨两种模型在解释变量相互 影响方面的异同点。
政策建议
根据模型结果，提出针对性的政策建 议，为政府决策提供参考依据。
不足与展望
总结研究的不足之处，并提出进一步 研究的方向和展望。
05 结论与展望
结论总结
本文通过实证分析，探讨了向量自回归 模型(VAR)和向量误差修正模型(VECM) 在分析多个时间序列数据时的适用性和 优势。
01
参数估计
采用合适的估计方法，如最小二乘法、 极大似然法等，对模型参数进行估计。
02
03
模型诊断
对模型进行诊断检验，如残差检验、 稳定性检验等，以确保模型的合理性 和有效性。
模型结果解释与讨论
结果解释
对模型结果进行详细解释，包括各变 量的系数估计值、符号、显著性等， 分析其对内生变量的影响。
金融计量学向量自回归(VAR)模型
第7章 向量自回归(VAR)模型
7.1 向量自回归模型介 7.2 VAR模型的估计与相关检验 7.3 格兰杰因果关系 7.4 向量自回归模型与脉冲相应分析 7.5 VAR模型与方差分解
2
7.1 向量自回归模型介绍
7.1.1 VAR模型的基本概念
考 虑 一 组 变 量 y 1 t,y 2 t, ,y n t,定 义
12 y2,t 1 22 y2,t 1
1t 2t
E ( t t)
E(12t ) E( 2t1t
)
E(1t 2t
E
(
2 2t
)
)
2121
12
2 2
1 (L) L 0
0 1
11L 21L
12 L
22
L
1 11L
21L
12 L
1
22
L
高阶VAR模型要使用很多的上标和
1 2 3
n
0
0
0
F
0
n 0
0 n
0 0 0
p 1 0 0 0
n
p
0
0
0
0
以 及 一 个 (np 1)的 矩 阵 Vt
t
Vt
0
0
Yt
F Yt 1
Vt , 其 中
并且：
0
npnp
0
0
0
0
E (VtVt )
E
(VtV
s
)
0,
t
s
0
0
0
7.1.4 向量自协方差和向量自相关函数
z1 1, z 2 1 0 / 7
7.1.3 VAR(p)模型与VAR(1)的转化
var向量自回归模型
var向量自回归模型
向量自回归模型（简称V AR模型）是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。
它是AR模型的推广。
向量自回归模型简称V AR模型，是一种常用的计量经济模型，1980年由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。
V AR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。
V AR 模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。
它是AR模型的推广，此模型已得到广泛应用。
向量自回归(V AR)是基于数据的统计性质建立模型，V AR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
V AR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成V AR模型，因此近年来V AR模型受到越来越多的经济工作者的重视。
主题词 自向量回归 (var) 模型
自向量回归（VAR）模型是一种用于分析多变量时间序列数据的统计方法。
它可以帮助我们理解不同变量之间的相互关系，预测它们未来的变化趋势，并进行因果推断。
在本文中，我们将对VAR模型进行深入探讨，包括其基本原理、模型设定、参数估计和预测方法等方面。
一、基本原理VAR模型是由Sims（1980）提出的，它基于向量自回归（VAR）模型将多个时间序列变量表示成它们自身的滞后值的线性组合。
假设我们有p个时间序列变量，表示为Y_t=(y_1t, y_2t, …, y_pt)'，其中t表示时间，向量Y_t的期望和协方差分别为μ和Σ。
VAR模型可以写成如下形式：Y_t = μ + Φ_1Y_(t-1) + Φ_2Y_(t-2) + … + Φ_pY_(t-p) + ε_t其中Φ_1, Φ_2, …, Φ_p为p个参数矩阵，ε_t是一个p维白噪声过程。
通过对ε_t加入适当的分布假设，我们可以进行参数估计和假设检验。
二、模型设定在应用VAR模型时，需要考虑一些基本设定。
要确保所选取的时间序列变量之间是相互关联的，否则模型可能会失效。
要考虑时间序列变量的滞后阶数p，选择合适的滞后阶数可以帮助建立更准确的模型。
需要检验时间序列变量的平稳性和同阶整合性，如果时间序列变量是非平稳的，可能需要进行差分处理。
三、参数估计VAR模型的参数估计通常使用最大似然估计法或奇异值分解法。
最大似然估计法通过最大化似然函数来求取参数估计值，这要求时间序列变量的扰动项ε_t满足正态分布假设。
奇异值分解法则通过对VAR模型进行矩阵分解来求取参数估计值，它具有较好的数值稳定性和计算效率。
四、预测方法VAR模型的预测方法包括直接预测法和动态预测法。
直接预测法利用模型的滞后值来进行未来值的预测，它简单直观但可能忽略了变量之间的相互影响。
动态预测法则从已知数据点开始，逐步向前预测未来值，能够更好地捕捉变量之间的动态关系。
五、实证分析为了验证VAR模型的有效性，我们通常进行实证分析来检验模型的拟合度和预测能力。
Eviews中向量自回归模型(VAR)解读
•
配上如下等式：
Yt1 Yt1
Yt2 Yt2
Ytk 1 Ytk 1
• 将这K个等式写成矩阵形式：
•
记
Yt Yt 1
c 1
0
I
0 0
2 0 I
Yt
k
1
0
0
0
Yt Yt1
c 0
0
k1 k Yt1 ut
0
0
Yt
2
0
0
0
Yt3
0
(6.4)
characteristic function）。此处L为滞后算 子。 Yt1 LYt
求VAR模型特征根的EViews 6.1操作
• 在VAR模型估计结果窗口点击View 选 Lag Structrure/AR Roots Table 功能，即可得到 VAR模型的全部特征根。若选Lag Structrure/ AR Roots Graph 功能，即可得 到单位圆曲线以及VAR模型全部特征根的 位置图。
• 点击VAR方程窗口中的Procs键，选Make Residuals（生成残差）功能，工作文件中就会 生成以resid01, resid02,…为编号的残差序列及 新窗口。
• 在残差序列数据组窗口中点击View键，选择 Covariances功能
上一排数值为方差或协方差，下一排为相关 系数。
五、VAR、协整与VEC模型
特征根数值
特征根图形，在单位圆内，模型稳定
高阶VAR模型的稳定性检验
• 对于k>1的k阶VAR模型可以通过友矩阵变换 （companion form），改写成1阶分块矩阵的 VAR模型形式。然后利用其特征方程的根判别 稳定性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、Var模型的基本介绍
向量自回归模型（Vector Autoregressive Models，VAR）最早由Sims（1980）提出。
他认为，如果模型设定和识别不准确，那么模型就不能准确地反应经济系统的动态特性，也不能很好地进行动态模拟和政策分析。
因此，VAR模型通常使用最少的经济理论假设，以时间序列的统计特征为出发点，通常对经济系统进行冲击响应（Impulse-Response）分析来了解经济系统的动态特性和冲击传导机制。
由于VAR模型侧重于描述经济的动态特性，因而它不仅可以验证各种经济理论假设，而且在政策模拟上具有优越性。
VAR模型主要用于替代联立方程结构模型，提高经济预测的准确性。
用联立方程模型研究宏观经济问题，是当前世界各国经济学者的一种通用做法，它把理论分析和实际统计数据结合起来，利用现行回归或非线性回归分析方法，确定经济变量之间的结构关系，构成一个由若干方程组成的模型系统。
联立方程模型适合于经济结构分析，但不适合于预测：联立方程模型的预测结果的精度不高，其主要原因是需要对外生变量本身进行预测。
与联立方程模型不同，VAR模型相对简洁明了，特别适合于中短期预测。
目前，VAR模型在宏观经济和商业金融预测等领域获得了广泛应用。
二、VAR模型的设定
VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量（内生变量）可以作为它们过去值的线性函数。
一个VAR(p)模型可以写成为：
或：
其中：c是n × 1常数向量，A i是n × n矩阵，p是滞后阶数，A(L)是滞后多项式矩阵，L是滞后算子。
是n × 1误差向量，满足：
1. —误差项的均值为0
2. Ω—误差项的协方差矩阵为Ω（一个n × 'n正定矩阵）
3.（对于所有不为0的p都满足）—误差项不存在自相关
虽然从模型形式上来看比较简单，但在利用VAR模型进行分析之前，对模型的设定还需要意以下两点：
一是变量的选择。
理论上来讲，既然VAR模型把经济作为一个系统来研究，那么模型中
包含的变量越多越好。
而在实际应用中，模型中包含的变量并不是越多越好。
变量个数太多会对模型估计的有效性产生影响，而且使冲击的识别更加困难，但模型中包含的变量也不能太少，太少不足以揭示经济变量之间的动态关系。
因此，在使用VAR模型是，我们应根据研究问题的重点及数据样本的规模选择合适的变量个数。
如果要从纯统计技术上选择变量的个数，那么我们可以利用前面章节介绍的似然函数比例方法和信息判据方法来进行变量的筛选。
二是滞后阶数的选择。
对于一个包含n个变量的VAR模型，每增加一个滞后阶数，模型
中的参数就增加，增加的速度非常快，因此我们必须选择合适的滞后阶数。
通常我们用信
息判据方法、似然函数比例方法及约束检验方法来选择模型的滞后阶数。
在模型设定后,VAR模型的估计比较简单，通常采用普通最小二乘法及极大似然方法来估计模型中的参数。
三、冲击响应分析
在满足稳定性条件下，可以将上面的VAR模型进行变换得到移动平均形式：
，
由此可以得到
从而，
= ,
如果确实对应实际中我们感兴趣的冲击，那么就可以利用上式进行冲击响应分析。
根据此式，假设在t期经济系统受到一个单位的暂时冲击，那么系统对该冲击的响应就可以通过矩阵来刻画。
如果经济系统自t期以后每期都受到一个单位的冲击，那么系统对该冲击的响应可通过矩阵来刻画。
因此，通过了解系统对各种冲击的响应，我们可以详细了解系统的动态特性。
四、误差分解
对于VAR模型，我们还可以通过误差分解了解各个冲击对经济系统的影响程度。
从上面的公式可得到
)=
从而，
其中，矩阵V式误差向量的协方差矩阵。
从这里可以看出，各个冲击对系统的预测误差影响程度是不同的，我们通过误差分解，可以详细了解各个冲击在预测误差中的贡献度，从而了解各个冲击在动态分析中的重要性；而且我们可以针对不同的预测区间进行预测误差分解，从而更近一步地了解各个冲击在不同时期对系统影响的重要性。
五、VAR模型的特点
1.不以严格的经济理论为依据，在建模过程中只需明确：VAR模型中包含哪些变量和滞后期p
2.VAR模型对参数不施加零约束，即参数估计值显著与否都被保留在模型中
3.VAR模型估计的参数较多，当样本容量较小时，多数参数的估计量误差较大
4.VAR模型的解释变量中不包括任何当期变量
5.非限制性VAR模型的应用之一是预测。
由于模型右侧不含当期变量，用于预测时不必对解释变量在预测期内的取值作任何预测
六、SVAR模型
结构向量自回归模型（SVAR）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。
一个结构向量自回归（Structural VAR）模型可以写成为：
其中：c0是n ×1常数向量，B i是n ×n矩阵，εt是n ×1误差向量。
一个有两个变量的结构VAR(1)可以表示为：
其中:
在一定的经济理论基础上的计量经济模型如果已经对各种冲击进行了显性的识别，那么这些模型通常可以变换为VAR或SVAR模型，VAR或SVAR模型是这些模型的简化式。
但是有这些模型经过变换得到的VAR模型与一般的VAR模型并不完全相同，表现为两方面：
首先，这些模型经过变换得到的VAR模型是一种带有约束的VAR模型，我们可以通过约束检验和似然函数比例方法进行进一步检验来比较这两种模型。
其次，这些模型经过变换得到的VAR模型比一般的VAR模型有优越性的地方，但也有不足之处。
通常这些模型对冲击进行了显性的识别，因而我们不需要进行冲击识别的过程，而一般的VAR模型所包含的冲击更为广泛，只有施加适当的识别条件，才能得到人们感兴趣的冲击，所以二者通常不能完全相互取代。
因此，要使这两种模型都避免Lucas批判（即当经济环境、政策体制、预期等发生变化导致深层次参数发生变化时，可能会导致模型中估计参数的变化及行为方程的不稳定，这将对政策分析和评价造成很大影响），我们需要对这两种模型进行有关的外生性检验。
参考文献：
刘斌.应用计量经济学.中国金融出版社.2010
潘省初.计量经济学中级教程.清华大学出版社.2009。