最全的VAR模型理论基础及其Eviews实现.ppt
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Eviews中向量自回归模型VAR解读PPT课件
一、向量自回归（VAR）模型定义
• VAR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。假设y1t，y2t之间存在关系，如果分别建立两 个自回归模型
• y1t = f (y1,t-1, y1,t-2, …) • y2t = f (y2,t-1, y2,t-2, …) • 则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的形式，就可以建立起两个变量之间的关系。
• （4）VAR模型的另一个特点是有相当多的参数需要估计。比如一个 VAR模型含有三个变量，最大滞后期k = 3，则有k N 2 = 3 32 = 27个参数需要估计。当样本容量较小时，多数参数的估计量误差较大。
• （5）无约束VAR模型的应用之一是预测。由于在VAR模型中每个方程 的右侧都不含有当期变量，这种模型用于样本外一期预测的优点是不必 对解释变量在预测期内的取值做任何预测。
• 在残差序列数据组窗口中点击View键，选择Covariances功能
第25页/共28页
上一排数值为方差或协方差，下一排为相 关系数。
第26页/共28页
五、VAR、协整与VEC模型
第27页/共28页
感谢您的欣赏！
第28页/共28页
• （6.3）u中t ，(u1t , u2t ,uNt )' 第3页/共28页
11, j
j
21, j
N1, j
12, j 22, j
N 2, j
1N, j
2N,
j
,
j
1,2,, k
NN
,
j
对单一方程而言，每个方程的随机误差项独立不相关（时间序列上前 后不相关），但对模型而言，不同方程的随机误差项存在相关性。
第12页/共28页
特征根数值
• VAR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。假设y1t，y2t之间存在关系，如果分别建立两 个自回归模型
• y1t = f (y1,t-1, y1,t-2, …) • y2t = f (y2,t-1, y2,t-2, …) • 则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的形式，就可以建立起两个变量之间的关系。
• （4）VAR模型的另一个特点是有相当多的参数需要估计。比如一个 VAR模型含有三个变量，最大滞后期k = 3，则有k N 2 = 3 32 = 27个参数需要估计。当样本容量较小时，多数参数的估计量误差较大。
• （5）无约束VAR模型的应用之一是预测。由于在VAR模型中每个方程 的右侧都不含有当期变量，这种模型用于样本外一期预测的优点是不必 对解释变量在预测期内的取值做任何预测。
• 在残差序列数据组窗口中点击View键，选择Covariances功能
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上一排数值为方差或协方差，下一排为相 关系数。
第26页/共28页
五、VAR、协整与VEC模型
第27页/共28页
感谢您的欣赏！
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• （6.3）u中t ，(u1t , u2t ,uNt )' 第3页/共28页
11, j
j
21, j
N1, j
12, j 22, j
N 2, j
1N, j
2N,
j
,
j
1,2,, k
NN
,
j
对单一方程而言，每个方程的随机误差项独立不相关（时间序列上前 后不相关），但对模型而言，不同方程的随机误差项存在相关性。
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特征根数值
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现PPT演示课件
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
EViews统计分析基础教程
第11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
1
EViews统计分析基础教程
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。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
9
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。
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
EViews统计分析基础教程
第11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
1
EViews统计分析基础教程
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。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
9
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。
最新-Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解-PPT文档资料
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可 得到检验结果 。
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。
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
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 （4）滞后阶数标准
选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lagபைடு நூலகம்Length Criteria”选项，在弹出的对话框中输入最大滞后 阶数，然后单击“OK”按钮即可得到检验结果。
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。
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
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 （4）滞后阶数标准
选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lagபைடு நூலகம்Length Criteria”选项，在弹出的对话框中输入最大滞后 阶数，然后单击“OK”按钮即可得到检验结果。
最全的VAR模型理论基础及其Eviews实现
缺点
计算复杂度较高，需要迭代优化算法 。
03
VAR模型的检验
平稳性检验
单位根检验
用于检验时间序列数据是否存在单位根，即是否平稳。常用的单位根检验方法有 ADF检验和PP检验。
趋势图检验
通过观察时间序列数据的趋势图，可以初步判断数据是否平稳。如果数据存在明 显的趋势或季节性，则可能需要进行差分或季节调整。
VAR模型的应用场景
总结词
VAR模型广泛应用于经济学、金融学和社会科学等领域，用于分析多个时间序列数据之间的相互关系 。
详细描述
在经济学中，VAR模型常用于分析不同经济指标之间的动态关系，如GDP、通货膨胀率和利率等。在 金融学中，VAR模型用于评估投资组合的风险和资产价格的预测。在社会科学中，VAR模型用于研究 不同社会现象之间的相互关系，如人口统计数据、犯罪率和教育水平等。
参数识别
VAR模型中的参数需要通过识别 或估计来确定，这可能会受到数 据质量和样本大小的影响。
解释难度
由于VAR模型涉及多个变量之间 的交互作用，解释模型结果相对 复杂，需要具备一定的经济理论 基础。
未来研究方向
扩展应用领域
VAR模型在各个领域都有广泛的应用 前景，未来可以进一步探索其在不同 领域的适用性和有效性。
EViews中VAR模型的参数估计与检验
EViews提供了多种参数估计方法，如最小二乘法、最大似然估计法等，用户可以根据需要选择合适的 估计方法。
在估计参数后，EViews还提供了多种检验方法，如平稳性检验、残差检验、异方差性检验等，以验证模 型的稳定性和可靠性。
用户可以通过EViews的图形和表格功能，直观地查看参数估计和检验的结果，并进行相应的分析和解释。
全面性
计算复杂度较高，需要迭代优化算法 。
03
VAR模型的检验
平稳性检验
单位根检验
用于检验时间序列数据是否存在单位根，即是否平稳。常用的单位根检验方法有 ADF检验和PP检验。
趋势图检验
通过观察时间序列数据的趋势图，可以初步判断数据是否平稳。如果数据存在明 显的趋势或季节性，则可能需要进行差分或季节调整。
VAR模型的应用场景
总结词
VAR模型广泛应用于经济学、金融学和社会科学等领域，用于分析多个时间序列数据之间的相互关系 。
详细描述
在经济学中，VAR模型常用于分析不同经济指标之间的动态关系，如GDP、通货膨胀率和利率等。在 金融学中，VAR模型用于评估投资组合的风险和资产价格的预测。在社会科学中，VAR模型用于研究 不同社会现象之间的相互关系，如人口统计数据、犯罪率和教育水平等。
参数识别
VAR模型中的参数需要通过识别 或估计来确定，这可能会受到数 据质量和样本大小的影响。
解释难度
由于VAR模型涉及多个变量之间 的交互作用，解释模型结果相对 复杂，需要具备一定的经济理论 基础。
未来研究方向
扩展应用领域
VAR模型在各个领域都有广泛的应用 前景，未来可以进一步探索其在不同 领域的适用性和有效性。
EViews中VAR模型的参数估计与检验
EViews提供了多种参数估计方法，如最小二乘法、最大似然估计法等，用户可以根据需要选择合适的 估计方法。
在估计参数后，EViews还提供了多种检验方法，如平稳性检验、残差检验、异方差性检验等，以验证模 型的稳定性和可靠性。
用户可以通过EViews的图形和表格功能，直观地查看参数估计和检验的结果，并进行相应的分析和解释。
全面性
向量自回归模型(VAR)-Eviews实现
缺点
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。
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。
最全的VAR模型理论基础及其Eviews实现ppt课件
17
三、VAR模型的检验
（3）滞后排除检验
滞后排除检验 （Lag Exclusion Tests） 是对VAR模型中的每一阶数的 滞后进行排除检验。如右图所示。 第一列是滞后阶数， 第二至五列是方程的χ 2统计量， 最后一列是联合的χ 2统计量。
18
三、VAR模型的检验
（4）滞后阶数标准
滞后长度标准（Lag Length Criteria）是计算出各种标准，选择无约 束VAR模型的滞后阶数，可以填入确切的最大的滞后阶数来检验。 表中将显示出直至最大滞后阶数的各种信息标准（如果在VAR模 型中没有外生变量 ，滞后从1开始，否则从0开始）。表中用“*” 表示从每一列标准中选的滞后阶数。
向量自回归(VAR)模型
——VAR及其Eiews实现
1
克里斯托弗•西姆2 斯
1. 向量自回归理论 向量自回归理论导入 2. VAR的建立与识别 VAR的表示与建立以及SVAR的识别
3. VAR模型的检验 Granger因果检验及滞后阶数p的确定
4. 脉冲响应函数
脉冲响应函数的基本思想及其Eiews实现
1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳 序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身 是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序 列。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变 量之间的长期稳定的均衡关系。
25
六、协整检验
协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回 归残差的协整检验，如DF检验和ADF检验等；另一种 是基于回归系数的协整检验，如Johansen检验。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt
三、VAR模型的检验
（3）滞后排除检验
滞后排除检验 （Lag Exclusion Tests） 是对VAR模型中的每一阶数的 滞后进行排除检验。如右图所示。 第一列是滞后阶数， 第二至五列是方程的χ 2统计量， 最后一列是联合的χ 2统计量。
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三、VAR模型的检验
（4）滞后阶数标准
滞后长度标准（Lag Length Criteria）是计算出各种标准，选择无约 束VAR模型的滞后阶数，可以填入确切的最大的滞后阶数来检验。 表中将显示出直至最大滞后阶数的各种信息标准（如果在VAR模 型中没有外生变量 ，滞后从1开始，否则从0开始）。表中用“*” 表示从每一列标准中选的滞后阶数。
向量自回归(VAR)模型
——VAR及其Eiews实现
1
克里斯托弗•西姆2 斯
1. 向量自回归理论 向量自回归理论导入 2. VAR的建立与识别 VAR的表示与建立以及SVAR的识别
3. VAR模型的检验 Granger因果检验及滞后阶数p的确定
4. 脉冲响应函数
脉冲响应函数的基本思想及其Eiews实现
1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳 序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身 是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序 列。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变 量之间的长期稳定的均衡关系。
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六、协整检验
协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回 归残差的协整检验，如DF检验和ADF检验等；另一种 是基于回归系数的协整检验，如Johansen检验。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt
华中科技大学 VAR模型理论基础及其Eviews实现(精选)PPT共40页
华中科技大学 VAR模型理论基础及其 Eviews实现（精选）
•
46、寓形宇悠然见南山。
•
48、啸傲东轩下，聊复得此生。
•
49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
•
50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
•
46、寓形宇悠然见南山。
•
48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
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50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！