VAR模型应用案例 (完成)

VAR模型应用案例(完成)

VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率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。

图2.1 经济增速（GDP）的单位根检验图2.2 能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图3.1 模型的估计结果图3.2 模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1 AR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。

图4.1.2 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

4.2 Granger因果检验图4.2.1 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

VAR模型应用案例完成

V A R模型应用案例完成 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率使用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。

图经济增速（GDP）的单位根检验图能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显着性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图模型的估计结果图模型的表达式4.模型的检验模型的平稳性检验图 AR根的表由图知，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。

图 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

Granger因果检验图 Granger因果检验结果图Granger因果检验的原假设是：H：变量x不能Granger引起变量y备择假设是：：变量x能Granger引起变量yH1对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显着性水平之下，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。

VAR模型的应用

VAR模型的应用案例分析的目的一般来说，地区GDP越高，人均收入也越高，居民消费水平也越高，而反过来，居民消费水平越高，对GDP的促进作用也越大。

那么两者是否真的存在相互影响呢？本案例将分析居民消费水平与GDP之间的这种联动效应。

1.实验数据本实验选取湖北省从1980年到2010年的年度数据。

整理如下：表1 GDP总额与居民消费水平年份GDP（万元）居民消费水平X（元）1980199.382011981219.752251982241.552661983262.582931984328.223521985396.264111986442.044931987517.775331988626.526381989717.087621990824.388131991913.3886919921088.3998619931325.83317123619941700.91746148619952109.384204190819962499.766558232319972856.47035245919983114.015576257919993229.291593254520003545.392517268020013880.533733296220024212.82456326320034757.450974385320045633.24430920056590.19488320067617.47548020079333.46513200811328.927406200912961.17791201015967.6189773.VAR模型的构建3.1 数据平稳性检验因为数据变动趋势较大，本例对数据取对数，其中LGDP表示GDP总额，LX表示居民消费水平。

表2 将数据取对数调整后的新序列LGDP与LX年份LGDP LX1980 5.295213 5.3033051981 5.392491 5.41611982 5.487076 5.5834961983 5.570556 5.6801731984 5.793684 5.8636311985 5.982071 6.018593 1986 6.0914 6.200509 1987 6.249531 6.278521 1988 6.440181 6.458338 1989 6.575187 6.635947 1990 6.714632 6.700731 1991 6.817152 6.767343 1992 6.992455 6.893656 19937.1897967.119636 19947.4389237.303843 19957.6541517.553811 19967.8239537.750615 19977.9573427.80751 19988.0436687.855157 19998.0800187.841886 20008.1734047.893572 20018.2637287.99362 20028.3458898.090402 20038.4674678.256607 20048.636448.368461 20058.7933378.493515 20068.93828.60886 20079.1413558.781555 20089.3351148.91004620099.4697088.960725 20109.6783189.102421图1 居民消费水平与GDP的对数值的对比图图2 LX序列的单位根检验结果图4 LGDP序列的单位根检验结果从而LX和LGDP在5%的显著水平上均是平稳序列。

var模型r语言应用实例

var模型r语言应用实例引言在经济学和金融学领域，VAR（Vector Autoregression）模型是一种常用的时间序列分析方法。

VAR模型可以用于预测和分析多个相关变量之间的动态关系。

本文将介绍VAR模型的基本原理和在R语言中的应用实例。

一、VAR模型基本原理VAR模型是一种多元时间序列模型，它假设变量之间的关系是相互回应的，即每个变量的变化可以由其他变量的变化解释。

VAR模型的基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据准备首先，需要收集和准备多个相关变量的时间序列数据。

这些变量应该是同一时间段内的观测值，例如每月的经济指标数据。

2. 检验时间序列的平稳性在进行VAR模型分析之前，需要对每个变量的时间序列进行平稳性检验。

平稳性是指时间序列的均值和方差在时间上保持不变的性质。

常用的平稳性检验方法包括ADF检验和单位根检验。

3. 确定VAR模型的滞后阶数滞后阶数是指VAR模型中所包含的时间滞后项的个数。

确定滞后阶数的方法有很多种，常用的方法包括信息准则（如AIC和BIC）和Ljung-Box检验。

4. 估计VAR模型参数估计VAR模型的参数可以使用最小二乘法或极大似然法。

在R语言中，可以使用vars包或vars::VAR函数进行参数估计。

在估计VAR模型参数之后，需要对模型进行诊断和检验。

常用的模型诊断方法包括残差平稳性检验、残差白噪声检验和模型拟合优度检验。

6. 模型预测和分析完成模型诊断和检验之后，可以使用VAR模型进行预测和分析。

VAR模型可以用于预测未来的变量值，同时还可以分析变量之间的动态关系和冲击响应。

二、R语言中的VAR模型应用实例下面将通过一个实例来演示在R语言中如何应用VAR模型进行分析和预测。

1. 数据准备首先，我们需要准备多个相关变量的时间序列数据。

以宏观经济领域为例，我们可以选择GDP、通货膨胀率和利率作为研究对象。

假设我们收集了这三个变量的季度数据。

2. 检验时间序列的平稳性使用adf.test函数对每个变量的时间序列进行平稳性检验。

var模型r语言应用实例

var模型r语言应用实例VAR模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用来分析多个变量之间的相互关系。

R语言是一个功能强大的统计分析工具，可以用来实现VAR模型的建模和预测。

下面是一个VAR模型在R语言中的应用实例：假设我们有两个变量X和Y，它们之间存在某种关系。

我们可以使用VAR模型来建立它们之间的关系模型。

首先，我们需要导入数据并将其转换为时间序列对象：```R# 导入数据data <- read.csv('data.csv')# 转换为时间序列对象ts_data <- ts(data[,c('X','Y')], start=1, end=100, frequency=1)```然后，我们可以使用vars包中的VAR函数来建立VAR模型：```R# 导入vars包library(vars)# 建立VAR模型model <- VAR(ts_data, p=2)```在这个例子中，我们使用了滞后阶数p=2，这意味着我们考虑了前两个时期的影响。

接下来，我们可以使用predict函数来预测未来的值：```R# 预测未来10期的值forecast <- predict(model, n.ahead=10)```最后，我们可以使用plot函数来可视化预测结果：```R# 可视化预测结果plot(forecast)```以上就是一个简单的VAR模型在R语言中的应用实例。

通过VAR 模型，我们可以更好地理解多个变量之间的相互关系，并进行未来值的预测。

VAR模型应用案例 (完成)

标准实用文案文档VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率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。

图2.1 经济增速（GDP）的单位根检验图2.2 能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图3.1 模型的估计结果图3.2 模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1 AR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。

图4.1.2 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

4.2 Granger因果检验图4.2.1 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

VaR计量模型分析案例

ln (ht ) = ω + ∑ α i g (z t −i ) + ∑ β ln (ht − j )， g (z t −i ) = θzt + γ [ zt −i − E z t ]， z t =
q p i =1 j =1
εt
ht
在 TGARCH 模型中，条件方差 ht 表示为：
ht = ω + ∑ βht − j + γε t −1 d t −1 + ∑ α J ε 2 t −i 其中
这里的 Γ(• ) 是 GAMMA 函数，v 是自由度。似然函数可通过对偶牛顿算法或信赖域算法极大化得到。由于股市收益率的波动回随信息的变化而出现非对称性的特点，利空消息引起的波动一般更大，为了刻画波动的非对称性，Nelson 等人提出了非对称性（Asymmetric） GARCH 模型，包括 EGARCH 及 TGARCH 等模型。在 EGARCH 模型中，条件方差 ht 为延迟扰乱 ε t −i 的反对称函数：
对于Normal和 t 分布，分别使用ML方法估计其中参数如下：表2 GARCH模型估计结果
GARCH-M
C
ϕ
ρ
δ
ω
α
β
0.71726 (40.315) 0.70626 (39.327)
Nor14 0.04461 (-3.4319) (2.777) (2.507) -0.003298 0.056527 0.043925 (-3.363) (2.912) (2.491) v 的估计值为4.255 C
pt 是 t 日上证综合指数的收盘价格。以下模型中的参数估计均是用 SAS6.12 统计软件实现
的。如图 1 所示，上证综合指数收益率集中在（-0.05，0.05）之间，在波动较大的几个时段上收益率绝对值的峰值达到了 0.1,在到达顶峰后又迅速回落。在样本期间，平均收益率为 0.00284，偏度为-0.256529，峰度为 9.401051，数据分布向左偏移，有一个沉重的尾巴。这说明从整体上看，收益率低于其均值的时候较多，波动性强，尾部和中间包含了大量的统计信息。J-B 正态性检验得到的统计量值为 2558.392，也说明收益率序列显著异于正态分布。

VAR模型的应用案例 (完成)

VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率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。

图2.1 经济增速（GDP）的单位根检验图2.2 能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图3.1 模型的估计结果图3.2 模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1 AR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。

图4.1.2 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

4.2 Granger因果检验图4.2.1 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

VAR模型应用案例解析(完成)

VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率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。

图2.1 经济增速（GDP）的单位根检验图2.2 能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图3.1 模型的估计结果图3.2 模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1 AR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。

图4.1.2 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

4.2 Granger因果检验图4.2.1 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

VAR模型应用案例

VAR模型应用案例A VAR model is popular in many areas of economics, including finance, macroeconomics, and international economics. In finance, the VAR model is used for portfolio management, asset pricing, and risk management. In macroeconomics, the VAR model is used to analyse the relationship between economic variables, such as GDP, inflation, and employment. In international economics, the VAR model is used to study the relationship between countries and their economies.The VAR model can also be used to analyse and forecast the effects of policy changes. For example, if a government implements a policy to reduce the unemployment rate, the VAR model can be used to analyse how this might affect inflation.This can help policymakers understand the implications of their policy decisions and better prepare for the economic consequences.VAR models can also be used to analyse how economicconditions in one part of the world affect economic conditionsin other parts of the world. For example, if the economy ofJapan is in recession, a VAR model can be used to analyse howthis might affect the economies of other countries, such asChina and the United States. This can help economists understand the implications of global economic conditions and betterprepare for their economic consequences.In addition to economic analysis, VAR models can also be used in forecasting. For example, they can be used to forecast the effects of different policy changes or to predict the future state of the economy. This can help policymakers make more informed decisions based on the most accurate predictions.。

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欢迎共阅VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据原假设是：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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显着性水平之下，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滞后期长度图5.1 VAR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增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。

这需要政府和市场共同的努力，政府应该做好服务角色，为能源生产市场提供良好的服务，保障市场公平，完善相关的产业政策，提供良好的环境。

市场应该公开公正的竞争，不断引进新技术，提高能源的生产效率，为经济的健康发展提供动力基础。

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我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率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。

图2.1 经济增速（GDP）的单位根检验图2.2 能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图3.1 模型的估计结果图3.2 模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1 AR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。

图4.1.2 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

4.2 Granger因果检验图4.2.1 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

VAR模型应用案例

VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。

我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。

因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。

1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表1 1978——2016年中国经济和能源生产增长率2.序列平稳性检验（单位根检验）使用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。

图经济增速（GDP）的单位根检验图能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。

3.VAR模型的估计图模型的估计结果图模型的表达式4.模型的检验模型的平稳性检验图 AR根的表由图知，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。

图 AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对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:如果VAR模型所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;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。

由图可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。

Granger因果检验图 Granger因果检验结果图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对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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。

向量自回归var模型案例附数据

向量自回归var模型案例附数据向量自回归VAR模型案例附数据向量自回归(Vector Autoregression, VAR)模型是一种广泛应用于多元时间序列分析的建模方法。

这种模型将每个内生变量作为其自身滞后值和所有其他内生变量的滞后值的线性函数进行描述。

VAR模型具有简单、灵活和易于推广的优点,因此在宏观经济分析、金融数据分析等领域得到了广泛应用。

以下是一个基于R语言对VAR模型进行估计和预测的案例示例,数据来自于加拿大的一些宏观经济变量:数据说明:变量包括加拿大的实际GDP(rgdp)、GDP平减指数(deflator)、实际进口量(im)和实际出口量(ex),时间范围为1981年第1季度到2001年第2季度,共81个观测值。

```r# 导入数据canadata <- read.table("canadata.txt", header = TRUE)str(canadata)# 对数据取对数并构造时间序列对象y <- log(canadata[, 2:5])z <- ts(y, start = c(1981, 1), frequency = 4)# 估计VAR模型library(vars)var.model <- VAR(z, p = 2, type = "const")summary(var.model)# 预测fcast <- predict(var.model, n.ahead = 8)# 数据可视化plot(fcast$fcst[, 1], type = 'l', ylim = range(z[, 1], fcast$fcst[, 1]), xlab = "Time", ylab = "rgdp", main = "Canadian GDP Forecast")lines(z[, 1], col = "blue")```。

VAR模型应用案例

VAR模型应用案例
一、背景
随着现代经济的发展，多元化的外汇投资已经成为企业和金融机构寻求利润增长的重要方式。

有关外汇投资领域的研究越来越重视外汇市场经济环境变量和多元组合投资的影响。

其中，多元组合投资可以充分利用经济环境变量对外汇汇率的影响，以更好地实现风险控制的目的。

基于该概念，有很多研究开发出了基于前沿的时变多元组合投资模型，其中VAR模型是最重要的模型之一
二、VAR模型的概述
运动变量分析(VAR)模型是有关金融时间序列分析的一种经典方法。

它是通过线性回归分析，来探索多变量之间的线性关系，以及它们对于其他变量均衡状态的影响，从而有效地捕获金融市场的变换动态，更好地掌握金融风险暴露量，并针对其进行风险管理。

三、VAR模型在外汇投资领域的应用
众所周知，外汇市场是最具挑战性和复杂性的投资市场之一，因此利用VAR模型来实现外汇投资是可行的。