VAR与脉冲响应函数
var模型脉冲响应原理
var模型脉冲响应原理
Var模型脉冲响应原理是指，在电路中加入一个电容和一个可变电阻，通过改变电阻值来调节电路的频率响应。
这种方法在滤波器、振荡器
等电路中得到广泛应用。
Var模型脉冲响应原理的基本思想是：当输入信号为一个脉冲时，输
出信号为单位响应函数。
单位响应函数是指当输入信号为单位脉冲时，输出信号的时间序列。
在Var模型中，输入信号经过一个可变电阻和一个电容后，输出信号
的幅度和相位都与输入信号有关。
因此，在改变可变电阻的值时，可
以改变输出信号的频率响应特性。
具体来说，当输入信号为一个脉冲时，根据线性系统理论，在时域上
可以表示为一个单位脉冲函数。
在频域上，则可以表示为复数形式的
频率谱。
通过傅里叶变换可以将时域和频域之间进行转换。
Var模型中的可变电阻实际上是由一对反向并联的二极管组成。
当二
极管处于正向偏置状态时，其内部阻值较小；而当二极管处于反向偏
置状态时，则会出现高内部阻值。
通过改变二极管的正向偏置电压，
可以改变其内部阻值，从而实现对电路频率响应的调节。
在Var模型中，电容的作用是对输入信号进行滤波，去除高频噪声和干扰信号。
同时，电容也可以影响输出信号的相位特性。
总之，Var模型脉冲响应原理是一种基于可变电阻和电容的滤波器设计方法。
通过改变可变电阻的值，可以实现对电路频率响应特性的调节。
这种方法具有简单、灵活、高效等优点，在实际应用中得到了广泛的运用。
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
数据准备
在Eviews中导入需要分析的时间 序列数据，并进行必要的预处理 ，如缺失值处理、平稳性检验等 。
模型设定
根据研究目的和数据特征，选择 合适的VAR模型阶数（滞后阶数 ），并设定模型的约束条件（如 外生变量、季节性等）。
参数估计
运用最小二乘法（OLS）或极大 似然法（ML）等估计方法对VAR 模型进行参数估计，得到模型的 系数矩阵和截距项。
3. 在弹出的对话框中，设置 冲击的滞后期数（即观察冲 击影响的期数），并选择要 分析的变量。
4. 点击“OK”按钮， Eviews将生成脉冲响应结果 。
脉冲响应结果的解读
脉冲响应图
通常以图形形式展示脉冲响应结果，横轴表示滞后期数，纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。通过脉冲响应图可以 直观地观察变量之间的动态影响关系。
Eviews中VAR模型的实现步骤
模型诊断
对估计得到的VAR模型进行诊断检验，包括残差自相关检验、异方差性检验等，以确保模 型的合理性。
脉冲响应分析
在Eviews中利用脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析VAR模型中各 变量对冲击的反应程度和持续时间。通过设置冲击大小和滞后期数，可以得到不同变量之 间的动态影响关系图。
在Eviews中选择 "Quick"->"Estimate Equation"，在弹出的 对话框中选择VAR模型 ，并设定滞后阶数。
变量选择
根据研究目的选择合适 的变量，并将其添加到 模型中。
模型估计
点击"OK"按钮，Eviews 将自动进行VAR模型的 估计，并显示估计结果 。
脉冲响应分析与方差分解
脉冲响应函数
脉冲响应函数
脉冲响应函数是指一种数学函数，可以用来描述系统如何响应一个脉冲输入，以及该输入如何影响系统的输出。
当任意一个脉冲输入被应用到一个系统时，脉冲响应函数可以用来表示该系统的输出。
脉冲响应函数有多种形式，其中最常见的形式是双曲正弦（hyperbolic sine）函数。
此外，还有一些其他的脉冲响应函数，包括幂函数、双指数函数和正弦函数。
脉冲响应函数在工程领域中有着广泛的应用，其中最常见的应用是滤波，即使用脉冲响应函数来消除信号中的噪声或者干扰。
与滤波相关的另一个应用是控制，即使用脉冲响应函数来控制信号的频率或者其他参数。
脉冲响应函数也可以用于信号检测，即使用脉冲响应函数来计算信号的频率、相位或者其他参数。
此外，脉冲响应函数还被广泛应用于信号处理，包括消除信号中的噪声和干扰，以及改变信号的频率或其他参数。
总之，脉冲响应函数是一种数学函数，可以用来描述系统如何响应一个脉冲输入，以及该输入如何影响系统的输出。
脉冲响应函数在工程领域中有着广泛的应用，包括滤波、控制、信号检测和信号处理等。
脉冲响应函数
脉冲响应函数
脉冲响应函数是一种动态控制系统的重要工具，它对动态控制系统的响应性能有重要影响。
下面就脉冲响应函数进行详细介绍：
一、什么是脉冲响应函数
脉冲响应函数又称冲动响应函数，是指控制系统中给定脉冲输入后，控制系统的输出变化情况，以此来反映控制系统的动态性能。
二、脉冲响应函数对控制系统的重要影响
脉冲响应函数可以准确地反映控制系统的动态特性，可以清楚地表示出系统的调节能力、阻尼情况以及振荡频率等，反映了控制系统是否满足要求。
三、研究脉冲响应函数的方法
（1）模拟方法：模拟技术是研究脉冲响应函数最常用的方法，可以在发生器上给定某一脉冲信号，然后可以测量控制系统的输出信号在时间上的变化，从而形成脉冲响应函数。
（2）数学模型方法：建立控制系统模型，然后用数学方法研究脉冲传
播率，推导出脉冲响应函数。
（3）曲线拟合方法：此方法是以正弦或者多项式拟合的形式表示脉冲响应函数，通过曲线拟合可以得到脉冲响应函数的表示式。
四、研究中的关键要点
（1）建立正确的模型。
（2）优化脉冲响应函数特性。
（3）正确掌握脉冲响应函数在控制系统中的影响。
（4）选择合理的收敛算法来进行脉冲响应函数的计算。
五、总结
脉冲响应函数是控制系统中一种重要的性能指标，能够有助于我们了解一个控制系统的动态行为特点，为控制系统的改进及调试提供有用的参考。
研究脉冲响应函数的主要方法有模拟方法、数学模型方法和曲线拟合方法。
此外，研究脉冲响应函数时，还需要重点关注正确建立模型、优化脉冲响应函数特性、正确掌握脉冲响应函数在控制系统中的影响以及使用合理的收敛算法。
脉冲响应函数
脉冲响应函数注意VAR模型过程中的格兰杰检验与变量间的格兰杰检验不是一回事啊！变量间的格兰杰因果是前提是同阶单整Var模型后的格兰杰前提是非同阶单整后差分平稳做VAR模型是非结构化的，且模型形式已被确定为线性形式，需要确定哪些变量间有相互作用及反应变量彼此之间相互影响的最大可能滞后阶数。
因为经济问题中长出现伪回归问题，即经济意义表明几乎没有联系的序列可能出项较大的相关系数。
因此格兰杰检验是做VAR模型必须的。
var的前提是系统稳定(并不一定是各个变量都是稳定的)例如对于3变量的var若有2个水平不平稳有1个水平平稳但是他们3个都是一阶平稳则需要做协整判断用水平的还是用一阶差分的变量进行var若水平的存在协整关系且做单位圆检验系统稳定则可以直接用水平变量做var但是若不存在协整或则系统不稳定则就得用一阶差分变量来做若3个变量都是水平的则直接var就好了用s-plus进行多元VAR-GARCH估计时，是用的MGARCH命令，比如var.bekk=mgarch(It.St.getreturns[,c("interestrate","stockindex")]~ar( 2),~bekk(1,1),armaType="full")。
这时var.bekk的类型是mgarch,即class(var.bekk)="mgarch"。
能不能将模型估计的var部分提取出来，形成一个var对象?这样就可以进行脉冲响应分析了。
请高人指点啊。
建议看一下Nakatani,T.and T.Terasvirta(2009)."Testing for volatilityinteractions in the Constant Conditional Correlation GARCH model."Econometrics Journal 12(1)：147-163.Impulse Response Function for Conditional Volatility in GARCH Models Wen-Ling Lin Journal of Business&Economic Statistics,Vol.15,No.1(Jan.,1997),pp.15-25 VAR模型中方程的特征根的倒数要在单位圆内，否则VAR模型不稳定，不能做脉冲响应脉冲响应分析很多时候是根据既定的条件进行的，比如经济意义。
脉冲响应函数分析请高手解答
对两个时间序列A和B进行脉冲响应函数分析，在内生变量框里输入的次序不同（一次是A B,另一次是B A），通过eviews5.0得出的脉冲响应图的结果怎么会完全不一样？输入A B 时得出的是A对B的一次冲击有很大响应，B对A的一次冲击没有什么响应；输入B A 时得出的是A对B的一次冲击没什么响应，B对A的一次冲击有很大响应。
哪位高手能解释一下这是什么原因？乔分解将所有影响的公共因素强加到你的VAR模型中的第一个变量中去，也就是说结果与你VAR模型中指定的变量秩序有关，你改变了秩序很正常的解决办法：定义脉冲时在IMPUSE DEFINITION项目中分解方法选择广义脉冲结果就不会因为模型中变量指定秩序改变而改变了，也就是说结果与变量秩序无关。
高人，能否详细解释一下geralized Impulses和Cholesky-d.f. adjusted这两种脉冲响应的应用有什么不同？在哪种情况下应该使用geralized Impulses，在哪种情况下又应该使用Cholesky-d.f. adjusted?不胜感激。
Cholesky-d.f. adjusted实际上是运用乔分解时，当是小样本时，在估计残差的协方差估计时进行了修正（高第2版P310）也就是说它实际上是修正过的乔分解（主要征对小样本进行修正），它进行脉冲时同样存在乔分解的问题：脉冲与秩序有关而广义脉冲分解法其结果与秩序无关，它是为了避免乔分解结果与秩序有关而采用的另外一种分解方法，对样本无什么要求，只要你建立的VAR/SVAR模型稳定即可！请问只有对平稳序列才能建立VAR模型吗？看了一些教材，好像说法不一。
如果有序列LnY和LnX，它们是非平稳序列，但是一阶差分后平稳，此时能否对原序列进行VAR分析以及脉冲响应和方差分解分析？如果只有平稳序列才能进行VAR预测的话，对于取了差分之后的序列，应该如何解释经济含义呢？如GDP/、能源消费量等。
1、只有平稳才能建VAR模型，但有特例，就是涉及到一些变量是如增长率，由于种种原因，如数据太少，或其他原因，ADF检验没通过，但也可以算作平稳，视情况而定。
《金融计量学基础》课件及阅读材料 第十章：VAR模型与脉冲响应函数(王超)
VAR模型：
VAR系统平稳性检验： Stata命令如下：
. varstable,graph
第六节 案例分析
图：残差项正态分布检验结果
VAR模型：
VAR模型残差项 正态分布检验：
Stata命令如下：
. varnorm
第六节 案例分析
VAR模型：
VAR模型的预测： Stata命令如下： . fcast compute f_,step(30) 图：对未来30日的指数预测值 . fcast graph f_SH f_SZ,observed lpattern('--')
第二节 向量自回归模型基本概念
❖
第二节 向量自回归模型基本概念
❖
第二节 向量自回归模型基本概念
❖VAR模型的平稳性条件
✓ 对于VAR模型，我们使用同AR(p)过程类似的特征方程 判定平稳性。
（1）以p=1的VAR模型为例说明：
化简有：
平稳性条件：
的根都在单位圆内。
第二节 向量自回归模型基本概念
第一节 引言
❖背景介绍
缺陷
I. 滞后期越长、变量越多，需要估计的参数就越多，对样本长 度需求就越大；
II. 作为常参数模型，在经济系统发生比较大的结构性变化的时 候，VAR的参数并不稳定；
III. 该模型并不严格遵循经济理论，未考虑结构性约束和变量之 间的同期相关性，处理经济变量的个数也相对有限，会影响 模型的估计效果，很难全面反映经济体的真实情况。
Stata命令如下： . summarize e,detail . ssc install jb6 . jb6 e
3.452
1R模型滞后阶数选择结果
VAR模型：
滞后阶数选择： Stata命令如下： . varsoc SH SZ,maxlag(10)
eviews脉冲响应函数的解释
Eviews脉冲响应函数的解释脉冲响应函数是指系统在受到一个单位冲击时，对于单位冲击作出的反应。
在经济学中，脉冲响应函数被用来研究某个变量对经济系统中其他变量的影响程度和时效性。
Eviews作为一种广泛使用的统计分析软件，可以帮助经济学家和研究者对经济系统中的各种变量进行分析和建模，脉冲响应函数便是其中的重要工具之一。
在Eviews中，脉冲响应函数通常用来研究特定变量对其他变量的冲击效应。
通过脉冲响应函数的计算和绘制，我们可以了解到一个变量受到冲击后，系统内其他变量的反应情况，进而帮助我们理解经济系统内部的相互作用和影响关系。
让我们看一下脉冲响应函数的计算过程。
在Eviews中，我们需要先建立一个VAR模型（向量自回归模型），然后通过设定冲击方程的方式来进行脉冲响应函数的计算。
脉冲响应函数的计算结果会以图形的方式呈现，一般来说，我们可以得到脉冲响应函数的几个关键信息，包括冲击的大小、影响的持续时间以及对其他变量的传导效应等。
接下来是关键的一步，我们需要解释脉冲响应函数的结果。
通过观察和分析脉冲响应函数的图形，我们可以得出一些结论，比如冲击对其他变量的影响是正向还是负向，影响的持续时间有多长，以及冲击对整个系统的稳定性和平衡性是否产生了影响等。
对于经济学研究来说，脉冲响应函数的解释对于理解经济系统内部的复杂关联和作用至关重要。
在实际应用中，我们可以通过对脉冲响应函数的分析，来预测和评估特定政策或经济变量对系统的影响，进而指导实际政策的制定和调整。
总结来说，Eviews脉冲响应函数是一种强大的工具，可以帮助我们揭示经济系统内部变量之间的影响关系和动态变化，对于经济学研究和政策制定具有重要的意义。
我的个人观点是，脉冲响应函数的解释需要结合具体的经济背景和研究目的来进行，同时也需要对Eviews软件的操作和计算能力有一定的了解和熟练掌握，才能更好地发挥其分析和解释的作用。
希望这篇文章可以帮助你更好地理解Eviews脉冲响应函数的概念和作用，同时也能对你在经济学研究中的实际应用有所启发和帮助。
多变量时序预测算法
多变量时序预测算法引言：时序预测是指对一系列时间上连续的事件进行预测，它在各个领域都有着广泛的应用。
然而，在实际应用中，往往需要考虑多个变量之间的关系，这就需要使用多变量时序预测算法。
本文将介绍多变量时序预测算法的原理、方法和应用。
一、多变量时序预测算法的原理多变量时序预测算法是在传统的单变量时序预测算法基础上进行扩展的。
它不仅考虑了时间上连续的事件之间的关系，还考虑了多个变量之间的相互影响。
多变量时序预测算法主要基于以下两个原理：1.1 时间序列建模在多变量时序预测中，首先需要对每个变量的时间序列进行建模。
常用的方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）等。
通过对每个变量的时间序列建模，可以获得该变量自身的信息。
1.2 多变量关系建模在单变量时序预测中，我们关注的是一个变量的未来值。
而在多变量时序预测中，我们需要考虑多个变量之间的相互影响。
通过建立多变量关系模型，可以捕捉到不同变量之间的相关性。
常用的方法包括向量自回归模型（VAR）、脉冲响应函数模型（IRF）等。
二、多变量时序预测算法的方法多变量时序预测算法主要有以下几种方法：2.1 向量自回归模型（VAR）VAR模型是一种常用的多变量时序预测方法。
它假设每个变量的未来值可以由过去时刻的所有变量值线性组合得到。
通过对VAR模型进行参数估计，可以得到每个变量的未来值的预测结果。
2.2 脉冲响应函数模型（IRF）IRF模型是一种用于分析多变量之间影响的方法。
它可以通过给定一个变量的冲击，观察其他变量在未来时间点的响应。
通过分析IRF模型的结果，可以得到不同变量之间的相互影响关系。
2.3 神经网络模型近年来，随着深度学习的兴起，神经网络模型在多变量时序预测中得到了广泛应用。
通过构建多层的神经网络结构，可以建立多变量之间的非线性关系。
常用的神经网络模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
三、多变量时序预测算法的应用多变量时序预测算法在各个领域都有着广泛的应用。
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
.
VAR模型中AR根的图
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 Granger因果检验的 原假设是 H0：变量x不能Granger引起变量y 备择假设是 H1：变量x能Granger引起变量y
即
上式称为非限制性向量自回归（Unrestricted VAR）模型， 是滞后算子L的k ╳ k 的参数矩阵。 当行列式det[A(L)]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非 限制性向量自回归模型才满足.平稳性条件。
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
2.结构VAR模型（SVAR）
.
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 （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， 第二列和第三列是方程的χ2统计 量， 最后一列是联合的χ2统计量。
.
EViews统计分析基础教程
四、Johansen协整检验
1、Johansen协整理论 在VAR(p)模型中，设变量y1t， y2t，…，ykt均是非平 稳的一阶单整序列，即yt~I(1)。xt是d维外生向量，代 表趋势项、常数项等，
yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt 变量y1t， y2t，…，ykt的一阶单整过程I(1)经过差分后 变为零阶单整过程I(0)
时序预测中的多变量预测方法分享(十)
时序预测中的多变量预测方法分享时序预测是指根据过去的数据和趋势，对未来的数值或事件进行预测。
多变量预测则是指在预测过程中考虑多个变量之间的关系。
在实际应用中，时序预测的方法和技术层出不穷，其中多变量预测方法是一种常见且有效的预测手段。
本文将分享一些在时序预测中常用的多变量预测方法，以期为相关研究和实践提供参考和借鉴。
一、向量自回归模型（VAR）向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR）是一种常用的多变量时序预测方法。
它假设各个变量之间存在相互影响和依赖关系，通过构建一个包含所有变量的向量自回归模型，从而实现对未来数值的预测。
VAR模型的优点之一在于能够捕捉不同变量之间的相互作用，因此在需要考虑多个相关变量的预测问题中往往能够取得较好的效果。
同时，VAR模型也有其局限性，比如在变量较多、相关性较强的情况下，模型的参数估计和预测结果可能会变得复杂和不稳定。
二、脉冲响应函数分析脉冲响应函数分析是一种用于衡量多变量时序预测模型中变量之间影响和关联关系的方法。
通过脉冲响应函数分析，可以得到各个变量对其他变量的冲击响应情况，从而揭示它们之间的动态关系。
在实际应用中，脉冲响应函数分析可以帮助研究人员理解多变量时序数据中不同变量之间的因果关系，为预测模型的构建和优化提供重要的参考依据。
三、卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的多变量时序预测方法。
它通过不断地观测和估计系统的状态，实现对未来状态的预测。
卡尔曼滤波器在工程控制、金融领域等多个领域有着广泛的应用，尤其在需要对系统状态进行实时跟踪和预测的情境下表现突出。
卡尔曼滤波器的核心思想是通过递归地更新状态估计值和协方差矩阵，不断提高预测的准确性和稳定性。
然而，卡尔曼滤波器也有一些前提假设，比如线性动态系统和观测方程的高斯噪声等，需要在实际应用中加以考虑。
四、向量误差修正模型（VECM）向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）是一种专门用于处理多个协整关系变量的时序预测方法。
VAR--脉冲-方差分解-协整
p
p
yt
y i t i
x i t i u1t
i 1
i 1
p
p
xt
x i t i
y i t i u2t
i 1
i 1
（4）
如有必要，可在上式中加入位移项、趋势项
、季节虚拟变量等。检验 xt 对 yt 存在格兰杰非因
果性的零假设是：
H0 : 1 2 p 0
系yt 数不估显存计然在值，格都如兰不果杰显（因著4果），式性则中。H反0xt不之的能，滞被如后拒果变绝量x，t 的的即回任x归何t对
xt
121 yt1
122xt1
221yt2
222xt2
u2t
显然，方程组左侧是两个第t期内生变量；右侧 分别是两个1阶和两个2阶滞后应变量做为解释变量， 且各方程最大滞后阶数相同,都是2。这些滞后变量与 随机误差项不相关（假设要求）。
6
由于仅有内生变量的滞后变量出现在等式的 右侧，故不存在同期相关问题，用“LS”法估计 参数，估计量具有一致和有效性。而随机扰动列 向量的自相关问题可由增加作为解释应变量的滞 后阶数来解决。
如果由 yt 和 xt 的滞后值决定的 yt 的条件分布与 仅由 yt 的滞后值所决定的 yt 的条件分布相同，即 ：
f ( yt | yt1, , xt1, ) f ( yt | yt1, ) （3）
则称 xt1 对 yt 存在格兰杰非因果性。
13
格兰杰非因果性的另一种表述为其它条件不
变，若加上 xt 的滞后变量后对 yt 的预测精度无
yt xt
111 121
112 122
yt1 xt1
211 221
212 222
基于VAR模型和脉冲响应函数在保险业中的应用研究
第２８卷㊀第６期长㊀春㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ.２８㊀Ｎｏ.６㊀２０１８年６月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＡＮＧＣＨＵＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＪｕｎ.２０１８㊀收稿日期:２０１８￣０３￣２１作者简介:曹忠威ꎬ(１９８１－)女ꎬ吉林白城人ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ主要从事应用数学方面研究ꎮ基于ＶＡＲ模型和脉冲响应函数在保险业中的应用研究曹忠威ꎬ李家玥(吉林财经大学应用数学学院ꎬ长春１３０１１７)摘㊀要:研究保险业的发展对经济增长的影响对于我国的经济和金融体系有着重要的意义ꎮ本文通过对１９９７年 ２０１６年保费收入和国内生产总值的数据做一元线性回归模型ꎬ用ＶＡＲ模型探究保险业发展促进经济增长的路径ꎮ关键词:保险业发展ꎻ最小二乘法ꎻ经济增长ＶＡＲ模型中图分类号:Ｏ２１３㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００９－３９０７(２０１８)０６－００３４－０４㊀㊀自改革开放以来ꎬ我国大力发展金融行业ꎬ保险业则是其重要的组成部分ꎮ近２０年来ꎬ我国保险业发展迅速ꎬ１９９７年我国的保费收入仅为７７４亿元ꎬ到２０１６年我国的保费收入为３０９０４.１５亿元ꎬ市场规模增加了近４０倍ꎮ２０１６年我国保费收入同比增长２６.３０％ꎬ占ＧＤＰ的４.１５％ꎮ所以ꎬ我们不能忽视保险业对经济发展的促进作用ꎮ研究表明ꎬ保险发展趋势不仅直接关系到其本身的健康发展ꎬ也对经济发展的展望有着重要的意义ꎮ１㊀模型假设(１)假设计算存在的误差都在合理的范围内ꎬ不影响最后的结果ꎮ(２)假设除企业财产保险保费㊁家庭财产保险保费㊁机动车辆保险保费㊁人寿保险公司寿险保费㊁人寿保险公司健康险保费㊁人寿保险公司人身意外伤害险保费之外其他的保费收入对经济的影响微小ꎬ可以忽略不计ꎮ２㊀模型建立与求解收集１９９７ ２０１６年的数据ꎮ其中解释变量保费收入为Ｘ１ꎬ被解释变量国内生产总值为Ｙ１ꎬ并用Ｅ－ｖｉｅｗｓ软件对上述变量进行分析并做ＯＬＳ参数估计ꎮ我们可以看出Ｘ１Ｘ１和Ｙ１Ｙ１变化方向一致ꎬ为了消除异方差的影响ꎬ我们对数据进行取对数处理ꎮ所以可以推断出二者之间存在线性关系ꎬ并且呈正相关ꎮ所以可以把模型设定为:ｌｎＹｔ＝Ｃ１ｌｎＸｔ＋ｕｔ＋Ｃ２ｌｎＹｔ＝Ｃ１ｌｎＸｔ＋ｕｔ＋Ｃ２ꎬ(１)其中ꎬＣ２Ｃ２为截距项系数ꎬＣ１Ｃ１为斜率项系数ꎬｕｕ为随机变量ꎮ接下来我们通过检验残差项ｅｔｅｔ的分布来判断随机扰动项ｕｔｕｔ的分布ꎮ我们假定显著性水平为α＝０ ０５ꎬ上述Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ统计量的伴随概率为０.９０４２７９ꎬ大于显著性水平ꎬ故不拒绝随机扰动项为正态分布ꎮ所以可以用最小二乘法对模型进行估计ꎮ２.１㊀参数估计用最小二乘法对参数进行估计ꎬ估计的回归方程为:ｌｎＹ１＝０.６９９５４２ｌｎＸ１＋６.３０７６８８ｌｎＹ１＝０.６９９５４２ｌｎＸ１＋６.３０７６８８ꎬ(２)２.２㊀对模型进行检验(１)经济意义检验:斜率项的系数为０ ６９９５４２ꎬ表明当保费收入增加１％时ꎬ国内生产总值会增加约为０ ６９９５４２％ꎬ符合实际ꎬ所以符合经济学意义ꎮ(２)拟合优度检验:由回归结果知ꎬ判定系数Ｒ２＝０.９６８１８４Ｒ２＝０.９６８１８４ꎬ非常接近于１ꎬ拟合程度非常高ꎮ(３)统计检验:斜率项的ｔｔ统计的伴随概率是０.００００ꎬ小于给定的显著性水平ααꎬ说明解释变量Ｘ１Ｘ１对被变量Ｙ１Ｙ１有显著的影响ꎬ即保费收入对国内生产总值有显著影响ꎮ截距项的ｔｔ检验的伴随概率为０.００００小于给出的显著性水平ααꎬ说明截距项显著不为０ꎬ即此模型不可设定为无截距项模型ꎮ２.３㊀构建ＶＡＲ模型为了建立一个相对精准的结构模型ꎬ我们采取ＶＡＲ(向量自回归)模型来进行研究ꎮ模型设定为:Ｙｔ＝β１Ｙｔ－１＋β２Ｙｔ－２＋β３Ｙｔ－３＋ ＋βｎＹｔ－ｎ＋ｅｔＹｔ＝β１Ｙｔ－１＋β２Ｙｔ－２＋β３Ｙｔ－３＋ ＋βｎＹｔ－ｎ＋ｅｔꎬ(３)其中ꎬβ１β１ꎬβ２β２ꎬβ３ βｎβ３ βｎ为待估计参数ꎬｎ是滞后阶数ꎬｅｔｅｔ为随机扰动项ꎮ(１)指标选取和数据来源ＧＤＰ＝Ｃ＋ｌ＋Ｇ＋(Ｘ－Ｍ)ＧＤＰ＝Ｃ＋ｌ＋Ｇ＋(Ｘ－Ｍ)ꎬ(４)其中ＧＤＰ为生产总值ꎬＣ为消费支出ꎬＩ表示投资支出ꎬＧ表示政府购买ꎬＸ－Ｍ为净出口ꎮ本文从消费㊁投资㊁出口这三个方面来衡量保险业对经济增长的路径影响ꎮ分别选取解释变量社会消费品零售总额(Ｙ２Ｙ２)㊁固定资产投资(Ｙ３Ｙ３)和出口总额(Ｙ４Ｙ４)ꎮ为了消除异方差并剔除价格因素的影响ꎬ在进行计量分析时对各个变量进行对数化处理ꎮ保费收入㊁社会消费品零售总额㊁固定资产投资和出口总额分别表示为ｌｎＸ１ｌｎＸ１ꎬｌｎＹ２ｌｎＹ２ꎬｌｎＹ３ｌｎＹ３ꎬｌｎＹ４ｌｎＹ４ꎮ(２)单位根检验为了防止伪回归ꎬ并且检验上述被解释变量和解释变量是不是平稳的时间序列ꎬ我们用Ｅ－ｖｉｅｗｓ软件对ｌｎＸ１ｌｎＸ１ꎬｌｎＹ２ｌｎＹ２ꎬｌｎＹ３ｌｎＹ３ꎬｌｎＹ４ｌｎＹ４进行单位根检验ꎮ表２㊀ｌｘＸ１ｌｘＸ１的单位根检验结果表单位根检验的结果从表２可以看出ꎬｌｎＸ１的ｔ检验的统计量的值为１.４４２０１６ꎬ分别比三种显著性水平１％ꎬ５％和１０％的临界值都要高ꎬ故不能拒绝原假设ꎬ所以该时间序列的单位根是非平稳序列ꎮ表３㊀ｌｎＹ２ꎬｌｎＹ３ꎬｌｎＹ４的单位根检验结果变量符号ＡＤＦ值５％临界值结论ｌｎＹ２－２.１２７５５８－３.０４０３９１不平稳ｌｎＹ３－１.１５５７０９－３.０４０３９１不平稳ｌｎＹ４０.８８０６５７－３.０２９９７９不平稳㊀㊀从表３可以看出ｌｎＹ２ｌｎＹ２ꎬｌｎＹ３ｌｎＹ３ꎬｌｎＹ４ｌｎＹ４的ｔｔ检验的统计量的值分别为－２.１２７５５８ꎬ－１.１５５７０９ꎬ０ ８８０６５７比三种显著性水平１％ꎬ５％和１０％的下临界值要高ꎬ故不能拒绝原假设ꎬ所以该时间序列的单位根是非平稳序列ꎮ(３)求得ＶＡＲ模型①保费与消费之间的ＶＡＲ模型求得保费与消费之间的ＶＡＲ模型为:ｌｎＹ２＝－０.１１７９８４ｌｎＸ１(－１)＋１.１２０４９４ｌｎＹ２(－１)－０.５８６８４４ｌｎＹ２＝－０.１１７９５４ｌｎＸ１(－１)＋１.１２０４９４ｌｎＹ２(－１)－０.５８６８４４ꎬ(５)５３第６期曹忠威ꎬ等:基于ＶＡＲ模型和脉冲响应函数在保险业中的应用研究６３长㊀春㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第２８卷模型的判别系数为０.９９８７６１ꎬ这表明模型拟合良好ꎮ从公式我们可以看出:保费在滞后一期时对消费的作用是反方向的ꎬ保费增加１％ꎬ消费会减少０.１１７９５４％ꎮ上述等式与我们的预期是不太一样的ꎬ保费收入变化会引起消费的负方向变化ꎮ这可能是因为数据范围较小ꎬ很难在长期看出他们的关系ꎮ还有可能是因为我国现在为发展中国家ꎬ居民消费水平较低ꎮ在实际情况中ꎬ除去基本生活消费后ꎬ购买保险会导致居民的可支配收入进一步减少ꎬ以至于没有能力再进行更多的消费ꎮ②保费与投资之间的ＶＡＲ模型ｌｎＹ３＝０.０６４５０６ｌｎＸ１(－１)＋１.５８４５０９ｌｎＹ３(－１)－０.６０３１７１ｌｎＹ３＝０.０６４５０６ｌｎＸ１(－１)＋１.５８４５０９ｌｎＹ３(－１)－０.６０３１７１ꎬ(６)模型的判别系数为０.９９７８８９ꎬ这表明模型拟合良好ꎮ从公式我们可以看出保费在滞后一期时对投资的作用是正方向的ꎬ从上述方程来看ꎬ这是符合我们的预期的ꎬ且保费增加１％ꎬ投资会增加０.０６４５０６％ꎬ在统计上是显著的ꎮ所以我们可以看出在１９９７到２０１６年间保险业与投资之间存在正相关的关系ꎬ因此ꎬ我们可以说保险业从投资路径影响了经济ꎮ③保费与出口之间的ＶＡＲ模型ｌｎＹ４＝０.０６４５０６ｌｎＸ１(－１)＋０.４６３６４２ｌｎＸ１(－２)＋０.９４８１０６ｌｎＹ４(－１)－０.３００１０８ｌｎＹ４(－１)－０.６０３１７１ｌｎＹ４＝０.０６４５０６ｌｎＸ１(－１)＋０.４６３６４２ｌｎＸ１(－２)＋０.９４８１０６ｌｎＹ４(－１)－０.３００１０９ｌｎＹ４(－１)－０.６０３１７１ꎬ(７)模型的判别系数为０.９８４８１９ꎬ这表明模型拟合良好ꎮ从公式我们可以看出保费在滞后一期时对消费的作用是反方向的ꎬ保费增加１％ꎬ消费会减少０.１１７９５４％ꎮ虽然模型最优的滞后为一阶ꎬ但是我们发现在一阶的时候ꎬ保费对出口的影响是负向的ꎬ然而在二阶的时候保费对出口的影响是正向的ꎮ说明保费对出口的影响是深远的并存在长期的关系ꎮ２.４㊀脉冲响应分析从１９９７年到２０１６的数据可以看出ꎬ保险业对投资㊁出口等经济指标是有一定影响的ꎮ我们可以采用脉冲响应函数对影响进行精细的分析ꎬ这个函数可以衡量内生变量的当前与将来的取值受干扰项冲击的影响程度ꎮ分别在ｌｎＸ１ｌｎＸ１与ｌｎＹ２ｌｎＹ２㊁ｌｎＸ１ｌｎＸ１与ｌｎＹ３ｌｎＹ３㊁ｌｎＸ１ｌｎＸ１与ｌｎＹ４ｌｎＹ４的ＶＡＲ模型的基础上ꎬ用脉冲响应函数分析保险业对消费㊁投资㊁出口的影响ꎮ(１)保险收入对消费的影响虽然ＶＡＲ公式中保险对消费是负相关ꎬ但是在脉冲响应检验图中我们可以看出保险对消费的影响是逐渐上升的ꎬ响应的程度越来越大ꎬ累计量也是越来越多的ꎮ(２)保险收入对投资的影响保险能够促进投资ꎬ在第一期㊁第二期㊁第三期的时候ꎬ保险对投资的冲击是十分不明显的ꎬ随后保险对投资一直是正向的冲击ꎬ这和ＶＡＲ模型的结果是相符的ꎮ但是在第２０期的时候ꎬ却稍有下降的趋势ꎬ积累效应趋于平稳ꎬ这表明保险对投资有着正面的影响ꎮ(３)保险收入对出口的影响保险能够促进出口ꎬ在第一期的时候冲击近乎为０ꎬ在这之后保险对出口一直是正向的冲击的ꎬ并且随着期数越来越大ꎬ冲击程度也越来越大ꎬ所以保险的发展对经济确实是有促进作用的ꎮ３㊀结语本文主要研究了保险业对消费㊁投资㊁出口的影响ꎬ我国应积极开发与出口相关的保险ꎮ保险业对出口行业的促进是巨大的ꎬ并且逐年呈上升趋势ꎮ但是现阶段我国关于出口的保险业务是较少的ꎬ所以保险业应该积极开发新的险种ꎬ增强出口企业的投保意识ꎮ参考文献:[１]㊀张静ꎬ李星敏ꎬ解鹏.保险发展促进我国经济增长的路径探讨:基于ＶＡＲ模型和岭回归的实证分析[Ｊ].商业经济研究ꎬ２０１４(２１):８４－８５.[２]㊀洪梅ꎬ黄华珍ꎬ焦俊勇.我国保险增长影响因素研究[Ｊ].保险研究ꎬ２０１４(２):１１－２２.[３]㊀张颖.中国保险发展的周期性与影响因素的计量研究[Ｄ].长春:吉林大学ꎬ２０１０.[４]㊀李香雨.中国保险业促进经济增长的路径研究[Ｄ].长春:吉林大学ꎬ２０１２.[５]㊀陆泰百.中国保险业发展与经济增长关系的灰色关联分析[Ｊ].区域金融研究ꎬ２００９(１):４０－４２.[６]㊀段素芬ꎬ华志强孔繁利ꎬ.Ｃｏｐｕｌａ度量投资组合ＶａＲ的应用研究[Ｊ].内蒙古民族大学学报(自然科学版)ꎬ２００６(６):６０３－６０６.[７]㊀汪雅倩ꎬ陆梦娟. 新常态 下我国货币政策信贷传导效应研究:基于ＶＡＲ模型[Ｊ].赤峰学院学报(自然科学版)ꎬ２０１６ꎬ３２(９):１０１－１０４.责任编辑:程艳艳ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＶＡＲＭｏｄｅｌａｎｄＰｕｌｓｅＲｅｓｐｏｎｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎｉｎＩｎｓｕｒａｎｃｅＩｎｄｕｓｔｒｙＣＡＯＺｈｏｎｇｗｅｉꎬＬｉＪｉａｙｕｅ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓꎬＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３０１１７ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｔｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｆｉｎａｎｃｉａｌｓｙｓｔｅｍｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｉｍｐａｃｔｓｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐ￣ｍｅｎｔｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｏｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ.Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｏｆｐｒｅｍｉｕｍｉｎｃｏｍｅａｎｄｄｏｍｅｓｔｉｃｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌ￣ｕｅｆｒｏｍ１９９７ｔｏ２０１６ꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌꎬｕｓｅｓＶＡＲｍｏｄｅｌｔｏｅｘｐｌｏｒｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｄｅ￣ｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬｓｏａｓｔｏｐｒｏｍｏｔｅｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙꎻｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄꎻＶＡＲｍｏｄｅｌｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ(上接第３３页)１ 已知抛物线上两点ＢꎬＣ处切线ＡＢꎬＡＣꎮ作此抛物线的焦点ꎬ准线ꎬ对称轴ꎮ２ 设抛物线上点ＡꎬＢ的切线交于ＣꎬＦ是焦点ꎬ过ＡꎬＢꎬＣ的圆与ＣＦ交于另一点Ｄꎮ则有ＣＦ＝ＦＤꎮ３ 设Ａ是抛物线上点ＰꎬＱ处切线的交点ꎬøＡＰＱ是直角ꎬＰＱ交准线于Ｔꎬ则ＡＴ垂直于ＡＱꎮ４ 设一族抛物线过两定点ＡꎬＢꎬ且都以Ａ为顶点ꎬ则这些抛物线过Ｂ的切线与过Ａ的切线与法线的交点分别在两个圆上ꎮ５ 设ＹꎬＹᶄ是抛物线的顶点Ｄ处切线上点ꎬ使得ＦＹ ＦＹᶄ是常数ꎬＦ是焦点ꎬ则抛物线过ＹꎬＹᶄ的切线的交点在一个圆上ꎮ参考文献:[１]㊀王庆ꎬ周建伟.抛物线的一些性质[Ｊ].大学数学ꎬ２０１７(３):１０１－１０６.[２]㊀周建伟.高等几何[Ｍ].北京:高等教育出版社ꎬ２００３.[３]㊀周建伟.从射影观点看焦点[Ｊ].大学数学ꎬ２０１４ꎬ３０(１):４４－４８.[４]㊀ＡＣｏｃｋｓｈｏｔｔꎬＦＢＷａｌｔｅｒｓ.圆锥曲线的几何性质[Ｍ].蒋声ꎬ译.上海:上海教育出版社ꎬ２００２.责任编辑:程艳艳ＳｏｍｅＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＰａｒａｂｏｌａＴａｎｇｅｎｔａｎｄＦｏｃｕｓＷＡＮＧＱｉｎｇ(ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＰｈｙｓｉｃｓꎬＳｕｚｈｏｕＶｏｃａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｕｚｈｏｕ２１５１０４ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃｃｕｒｖｅꎬｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｇｅｏｍｅｔｒｙｐｒｏｖｉｄｅｓｑｕａｄｒａｔｉｃｃｕｒｖｅｓｏｍｅｉｎ￣ｔｅｒｅｓｔｉｎｇｎａｔｕｒｅｓ.Ｔｏｓｔｕｄｙｐｌａｎｅｇｅｏｍｅｔｒｙｂｙｕｓｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｇｅｏｍｅｔｒｙｉｓｔｏｓｅｔｔｈｅｏｂｊｅｃｔｄｉｓｃｕｓｓｅｄｏｎｅｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｒａｂｏｌｉｃｓｕｒｆａｃｅꎬｔｈｅｎｓｔｕｄｙｉｔｗｉｔｈｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｇｅｏｍｅｔｒｙ.Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｔｓｐａｒａｂｏｌａｏｆｔｈｅｑｕａｄ￣ｒａｔｉｃｃｕｒｖｅｏｎｅｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｒａｂｏｌｉｃｓｕｒｆａｃｅａｎｄｓｔｕｄｉｅｓｉｔｗｉｔｈｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｇｅｏｍｅｔｒｙꎬａｎｄｇｉｖｅｓｓｏｍｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｐａｒａｂｏｌａｔａｎｇｅｎｔａｎｄｆｏｃｕｓꎬｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｔｒｉａｎｇｌｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｐａｒａｂｏｌａｔａｎｇｅｎｔａｎｄｆｏｃｕｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｐａｒａｂｏｌａꎻｔａｎｇｅｎｔｌｉｎｅꎻｆｏｃｕｓꎻｓｉｍｉｌａｒｔｒｉａｎｇｌｅ７３第６期曹忠威ꎬ等:基于ＶＡＲ模型和脉冲响应函数在保险业中的应用研究。
货币政策对证券市场通信行业的影响研究——基于VAR和脉冲响应模型的实证分析
货币政策对证券市场通信行业的影响研究——基于VAR和脉冲响应模型的实证分析货币政策对证券市场通信行业的影响研究——基于VAR和脉冲响应模型的实证分析摘要：本文旨在研究货币政策对证券市场通信行业的影响。
为了实现这一目标，我们采用VAR（向量自回归）模型和脉冲响应函数模型对中国证券市场和通信行业指标进行实证分析。
研究结果显示，货币政策的调整对证券市场和通信行业的发展产生了显著影响。
随着货币政策松紧程度的变化，证券市场和通信行业的股票价格、交易量、资金流动等指标呈现出不同程度的波动。
而脉冲响应函数模型则进一步显示出，在实际的经济环境中，货币政策调整对证券市场和通信行业的影响存在一定的时滞效应。
1. 引言证券市场和通信行业作为现代经济的重要组成部分，其发展对国家经济和社会的稳定与发展具有重要意义。
然而，快速发展的证券市场和通信行业也面临着诸多挑战和风险。
其中，货币政策的调整对证券市场和通信行业的发展起到重要的引导作用，因此，研究货币政策对证券市场通信行业的影响具有重要的理论价值和实践意义。
2. 相关文献回顾在以往的研究中，学者们通过不同的方法和模型研究了货币政策对证券市场和通信行业的影响。
其中，VAR模型是一种常用的经济分析方法，能够捕捉经济系统中各个变量之间的关联性。
通过VAR模型可以将证券市场和通信行业的相关指标与货币政策进行关联分析。
此外，脉冲响应函数模型则能够研究具体冲击对经济系统的短期和长期影响。
3. 数据与方法本研究选取中国证券市场和通信行业的相关指标作为研究对象，并选择了货币政策作为主要解释变量。
通过VAR模型和脉冲响应函数模型对数据进行实证分析。
4. 实证结果与分析本研究的实证结果显示，货币政策的调整对证券市场和通信行业的发展产生了显著影响。
首先，货币政策的紧缩导致证券市场和通信行业的股票价格下降，交易量减少。
这是由于紧缩的货币政策会增加资金成本，降低投资者的交易意愿，抑制企业的融资活动。
VAR与脉冲响应函数
VAR与脉冲响应函数建立VAR本质是一个多元方程，因此需要变量序列都为同阶单整，且如果非平稳的话就需要存在协整关系，否则会出现伪回归现象。
脉冲响应函数（IRF）中变量序列顺序的变化会产生不同的脉冲图像。
关于这个顺序的选择依据，目前还没见到相关说明。
不过在实践中见到《经济研究》上一篇关于农村农民收入与金融发展关系的论文中，作者在IRF中为了避免不同的变量顺序产生不同的结果，每个VAR 只选取两个变量。
此时两个变量的VAR不论顺便如何变化，IRF的结果也就唯一。
个人认为这个方法非常好。
如果VAR有两个以上变量，则可以根据要求建立起多个双变量的VAR和IRF，这样问题迎刃而解。
脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名义gnp成长率dy,同样类似的命令可以得到名义货币需求成长率dm.然后对名义数据的成长率进行var分析.menu->quick->estimate VAR .内生变数里输入dy dm就可以了.在eviews里进行var推定之后,view->impulse response里选择table,就可以知道第一期dm的noise在第二期也同样带来影响.用命令来输入的话,就是var1.impluse(20,T) dy dm.括号内是期数.在workfile窗口下点住x不放，拖到y上。
也就是同时选中x和y序列，鼠标右键，在弹出的选单中选择open as group。
之后弹出窗口，点选窗口中的view，有graph和multipe graph两个选单，下面还有子目录，根据你的需要选择图表就行了，图表出现后可以进行复制粘贴。
点击 Edit——copy即可或者通过print转成PDF格式然后在复制粘贴。
向量自回归和脉冲响应函数
研究金融市场波动之间的相互关系和动态变化。
详细描述
利用脉冲响应函数，可以分析金融市场不同资产价格波动之间的相互影响。通过分析不同资产价格对某一特定冲 击的响应，可以深入了解市场动态和资产价格的相互关联性。
行业动态研究
总结词
研究行业内部各个因素之间的相互关系和动态变化。
详细描述
在行业动态研究中，脉冲响应函数可以用来分析行业内不同变量之间的相互影响。例如，可以研究某 一行业政策变动对行业内各个企业的影响，或者某一突发事件对行业发展的影响等。通过分析不同变 量对某一冲击的响应，可以深入了解行业的运行机制和变化趋势。
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预测政策效果
政策制定者可以使用VAR模型来评估不同政策对 经济的影响，预测政策实施后的经济走势。
政策评估
评估货币政策
VAR模型可以用于评估货币政策的实施效果，分析货币政策对经济增长、通货膨胀等宏观经济 变量的影响。
评估财政政策
VAR模型还可以用于评估财政政策的实施效果，分析政府支出、税收政策等财政措施对经济的 影响。
05
06
使用递归或非递归的方法计算冲击的响应 。
模型应用领域的比较
向量自回归模型（VAR）
可用于政策分析、经济预 测等。
主要用于分析一个变量受 到冲击后对其他变量的影 响。
01
02
03
04
05
06
主要应用于分析多个时间 序列变量之间的动态关系。
脉冲响应函数（IRF）
可用于评估经济政策调整、 突发事件等对经济系统的 冲击和影响。
诊断检验
进行诊断检验以检查模型是否过度识别或欠识别，以及是否存在其他模 型问题。常用的诊断检验方法有Ramsey Reset Test、Lagrange Multiplier Test等。
向量自回归和脉冲响应函数ppt课件
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例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，采用我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，并对变量进行了季节调整。设 居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费 价格指数增长率为CPI 、实际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实 际利率rr (一年期存款利率R-CPI ）。
12
2．VAR估计的输出 VAR对象的设定框填写完毕，单击OK按纽，EViews 将会在VAR对象窗口显示如下估计结果：
13
表中的每一列对应VAR模型中一个内生变量的方 程。对方程右端每一个变量，EViews会给出系数估计 值、估计系数的标准差(圆括号中)及t-统计量(方括号 中 ) 。 例 如 ， 在 D(log(M1_SA_P)) 的 方 程 中 RR_SA(-1) 的系数是-0.002187。
可以判断是否存在过去的影响。作为两变量情形的推广，
对多个变量的组合给出如下的系数约束条件：在多变量
VAR(p)模型中不存在 yjt 到 yit 的Granger意义下的因果关 系的必要条件是
ˆi(jq) 0
q 1，2 ，，p
(9.3.4)
其中 ˆi(jq) 是 Φˆ q的第 i 行第 j 列的元素。
9
可以在对话框内添入相应的信息： (1) 选择模型类型（VAR Type）： 无约束向量自回归（Unrestricted VAR）或者向量 误差修正（Vector Error Correction）。无约束VAR模 型是指VAR模型的简化式。
var不正交的脉冲响应
var不正交的脉冲响应
不正交的脉冲响应通常指的是在信号处理中，两个不同的脉冲响应函数之间存在相互干扰或重叠的情况。
这可能导致信号的混叠或者损失精度。
在正交系统中，不同的脉冲响应函数是相互独立的，它们之间没有相互干扰的情况。
但是在不正交系统中，不同的脉冲响应函数之间可能存在相互干扰，这可能会导致信号的交叉干扰或者误差累积。
对于不正交的脉冲响应，我们可以采取一些方法来解决问题。
其中一种方法是通过改变脉冲响应函数的设计，使其与其他脉冲响应函数相互正交，从而减少干扰。
另一种方法是在信号处理过程中使用滤波器或者相关技术，来分离或者抵消不正交的脉冲响应。
总之，不正交的脉冲响应会引起信号处理中的干扰和误差。
通过合适的设计和信号处理技术，我们可以减少不正交脉冲响应带来的问题，提高信号处理的精度和可靠性。
var脉冲响应交变 -回复
var脉冲响应交变-回复脉冲响应交变是电路分析中的一个重要概念。
在交流电路中，输入信号可以是正弦波、方波等不同形式的波形，而输出信号的响应则是由电路的脉冲响应所决定的。
本文将以脉冲响应交变为主题，分步介绍相关概念，解释其原理和应用。
第一步，我们先来了解什么是脉冲响应。
脉冲响应是指在电路中给定一个短暂的脉冲输入信号时，电路的输出信号在时间域上的反应。
一般来说，脉冲响应是指单位冲激函数作为输入信号时的响应。
冲激函数是一个非常短暂的脉冲信号，其幅值为1，宽度趋近于0，面积为1.第二步，我们需要了解在交变电路中，如何得到脉冲响应。
脉冲响应可以通过对电路的传递函数进行求解得到。
传递函数是电路对输入信号做出响应的能力的数学表达，它描述了输入和输出之间的关系。
对于线性时不变电路，按照某种激励信号得到响应的函数就是传递函数。
第三步，我们需要了解脉冲响应交变的特点及其应用。
脉冲响应交变具有时间和频率域的特性，具体表现在以下几个方面：1. 时域特性：脉冲响应交变通常是短暂的，响应仅在一个有限的时间段内发生。
通过观察脉冲响应的形态和幅值，可以了解电路的时域响应特性，对电路的性能进行评估和优化。
2. 频域特性：脉冲响应交变的频谱是由电路的传递函数决定的。
通过分析脉冲响应的频域特性，可以了解电路对不同频率的输入信号的响应情况，从而进行滤波、频率选择等应用。
3. 稳态特性：脉冲响应交变中也存在稳态和瞬态两个不同的响应部分。
稳态响应是在电路达到稳定工作状态后的响应，而瞬态响应则是在激励信号改变时电路的短暂响应。
通过分析这两个部分的响应，可以了解电路的初始和稳态工作情况。
脉冲响应交变在电路分析和设计中具有重要的应用。
以下是其几个常见的应用：1. 延迟和滤波器设计：通过分析脉冲响应的时域和频域特性，可以设计出具有特定延迟和滤波特性的电路，来满足特定的应用需求。
2. 信号提取和恢复：脉冲响应交变可以用于提取和恢复信号，通过观察脉冲响应的形态和幅值，可以还原原始信号的特性，从而实现信号的恢复和提取。
R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析原文链接：/?p=9384目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应参考文献脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。
它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。
因此使它们成为评估经济时非常有用的工具。
这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。
模型与数据为了说明脉冲响应函数的概念，使用了Lütkepohl（2007）的示例。
可以从教科书的网站上下载所需的数据集。
它包含从1960年1季度到1982年4季度按季度和季节性调整的时间序列，这些序列是西德的固定投资，可支配收入和数十亿德国马克的消费支出。
# 下载数据data <- read.table("e1.dat", skip = 6, header = TRUE)# 仅使用前76个观测值，因此有73个观测值# 取一阶差分后，留给估计的VAR(2)模型。
data <- data[1:76, ]# 转换为时间序列对象data <- ts(data, start = c(1960, 1), frequency = 4)# 取对数和差值data <- diff(log(data))# 绘图数据plot(data, main = "Dataset E1 from Lütkepohl (2007)")此数据用于估计具有常数项的VAR（2）模型。
估算值可以使用vars软件包估算VAR模型：# 查看摘要统计信息summary(model)代码的结果应与Lütkepohl（2007）的3.2.3节中的结果相同。
预测误差脉冲响应由于VAR模型中的所有变量都相互依赖，因此单独的系数估计仅提供有关反应的有限信息。
为了更好地了解模型的动态行为，使用了_脉冲响应_（IR）。
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VAR与脉冲响应函数
建立VAR本质是一个多元方程，因此需要变量序列都为同阶单整，且如果非平稳的话就需要存在协整关系，否则会出现伪回归现象。
脉冲响应函数（IRF）中变量序列顺序的变化会产生不同的脉冲图像。
关于这个顺序的选择依据，目前还没见到相关说明。
不过在实践中见到《经济研究》上一篇关于农村农民收入与金融发展关系的论文中，作者在IRF中为了避免不同的变量顺序产生不同的结果，每个VAR 只选取两个变量。
此时两个变量的VAR不论顺便如何变化，IRF的结果也就唯一。
个人认为这个方法非常好。
如果VAR有两个以上变量，则可以根据要求建立起多个双变量的VAR和IRF，这样问题迎刃而解。
脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名义gnp成长率dy,同样类似的命令可以得到名义货币需求成长率dm.然后对名义数据的成长率进行var分
析.menu->quick->estimate VAR .内生变数里输入dy dm就可以了.在eviews
里进行var推定之后,view->impulse response里选择table,就可以知道第一期dm的noise在第二期也同样带来影响.用命令来输入的话,就是
var1.impluse(20,T) dy dm.括号内是期数.
在workfile窗口下点住x不放，拖到y上。
也就是同时选中x和y序列，鼠标右键，在弹出的选单中选择open as group。
之后弹出窗口，点选窗口中的view，有graph和multipe graph两个选单，下面还有子目录，根据你的需要选择图表就行了，图表出现后可以进行复制粘贴。
点击 Edit——copy即可或者通过print转成PDF格式然后在复制粘贴。