基于VAR模型的创新绩效影响因素分析
VAR模型分析
H : 0 0 1 2 p
显然，如果（4）式中 x t 的滞后变量的回归 系数估计值都不显著，则 H0 不能被拒绝，即 x t 对 y t 不 存在 格兰杰因果性。反之，如果 x t 的任何 一个滞后变量回归系数的估计值是显著的，则 x t 对 y t 存在格兰杰因果关系。
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建立VAR模型
在工作文件窗口，在主菜单栏选 Quicp/Estimate VAR，OK，弹出VAR定义窗口， 见图5。
图5 VAR模型定义窗口
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在VAR模型定义窗口中填毕（选择包括截距 ）有关内容后，点击OK。输出结果包含三部分 ，分别示于表9、表10和表11。 表9 VAR模型参数估计结果
格兰杰因果性检验的EViews命令：
在工作文件窗口，选中全部欲检序列名后， 选择Quicp/Group Statistics/Granger Causality Test，在弹出的序列名窗口，点击OK即可。
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表8 格兰杰因果性检验结果
由表8知，LGDPt、LCt 和LIt之间存在格兰 杰因果性，故LGDPt、LCt和LIt均可做为VAR模 型的应变量。
待估参数个数为2 × 2×2= P N 2 用线性方程组表示VAR(2)模型：
y y x y x u t 1 1 1 t 1 1 1 2 t 1 2 1 1 t 2 2 1 2 t 2 1 t x y x y x u t 1 2 1 t 1 1 2 2 t 1 2 2 1 t 2 2 2 2 t 2 2 t
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（ 2 ） VAR 模型对参数不施加零约束 （如 t 检 验）； （3）VAR模型的解释变量中不含t期变量，所 有与联立方程组模型有关的问题均不存在； （4）VAR模型需估计的参数较多。如VAR模型 含3个变量（N=3），最大滞后期为p=2，则有 P N 2 =2×32=18个参数需要估计； （5）当样本容量较小时，多数参数估计的精 度较差，故需大样本，一般n>50。 注意： “VAR”需大写，以区别金融风险管理 中的VaR。
基于VaR的金融风险度量与管理
基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。
本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。
我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。
我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。
我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。
通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。
二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。
VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。
这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。
计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。
这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。
这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。
方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。
这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。
这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。
蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。
影响企业创新绩效的关键因素分析
影响企业创新绩效的关键因素分析企业创新绩效是企业在创新过程中所取得的最终成果，它对于企业的发展和竞争力至关重要。
但是，企业在追求创新绩效的过程中，面临着众多的挑战和障碍。
本文将从多个角度分析影响企业创新绩效的关键因素。
首先，人才队伍是影响企业创新绩效的重要因素之一。
优秀的人才是企业创新的核心驱动力，他们的智慧和创造力能够为企业带来新的思路和创新的理念。
因此，企业应该注重人才的培养和引进，并且要建立激励机制，激发员工的创新潜能和积极性。
其次，科技创新能力也是影响企业创新绩效的关键因素之一。
随着科技的不断进步和发展，科技创新已经成为企业提升创新绩效的重要手段。
企业应该加大科研投入，提高自身的科技创新能力，借助新技术和新方法，推动产品和服务的升级和创新，从而提高企业的竞争力和市场地位。
第三，企业文化也是影响企业创新绩效的重要因素。
企业文化是企业价值观和行为规范的表现，它能够影响员工的工作态度和行为方式。
具有创新氛围的企业文化能够激发员工的创新思维和创造力，推动创新活动的开展。
因此，企业要重视企业文化的塑造，营造鼓励创新的工作氛围。
第四，合作伙伴关系也对企业创新绩效产生着重要影响。
合作伙伴的资源和专业知识能够为企业提供创新活动所需的支持和协助。
与合作伙伴建立稳固的关系，进行战略性合作和开展技术创新合作，能够加快企业创新的速度和效果。
同时，市场需求也是影响企业创新绩效的关键因素。
市场需求的不断变化和升级，要求企业不断地创新和改进产品和服务，以满足消费者的需求。
企业应该密切关注市场的变化，了解消费者的需求，不断推陈出新，提供更加符合市场需求的产品和服务。
最后，企业领导和管理能力也对企业创新绩效产生着重要影响。
优秀的企业领导者能够为企业提供明确的创新目标和方向，制定切实可行的创新策略和计划，并且能够有效地管理创新过程中的各种资源和风险。
因此，企业应该加强对领导者的培养和选拔，提高他们的创新思维和管理能力。
综上所述，影响企业创新绩效的关键因素包括人才队伍、科技创新能力、企业文化、合作伙伴关系、市场需求以及企业领导和管理能力等。
企业创新对绩效的影响分析
企业创新对绩效的影响分析企业创新对绩效的影响分析摘要：随着经济的全球化和市场的竞争加剧，企业创新成为促进企业竞争力和可持续发展的重要因素之一。
本文通过对企业创新与绩效之间关系的分析，探讨了企业创新对绩效的影响，并结合实证研究对其进行验证。
结果显示，企业创新能够显著提高企业绩效，包括财务绩效和非财务绩效。
此外，本文还介绍了企业创新的不同类型对绩效的影响，并分析了影响企业创新的因素。
最后，提出了一些建议，以帮助企业提高创新水平和绩效。
关键词：企业创新、绩效、财务绩效、非财务绩效、影响因素一、引言：企业创新是企业发展和竞争力的重要来源。
在日益激烈的市场竞争中，创新已经成为企业赢得竞争优势的关键要素之一。
创新可以帮助企业不断提高产品和服务的质量和效率，提高企业的生产能力和市场占有率。
同时，创新还可以帮助企业开发新的市场和业务模式，提高企业的收入和利润。
因此，企业需要不断注重创新，以适应市场的变化和需求的变化。
二、企业创新与绩效之间的关系：企业创新与企业绩效之间存在着密切的关系。
创新可以通过多种方式影响企业的绩效，包括财务绩效和非财务绩效。
1. 财务绩效：财务绩效是企业运营结果的表现，包括利润、销售收入、资产回报率等。
创新可以通过提高产品质量和效率来降低成本，从而提高企业的利润。
同时，创新可以帮助企业开发新产品和业务模式，扩大市场规模，增加销售收入。
此外，创新还可以提高企业的资产回报率，通过技术进步和创新能力，提高企业的资产效率。
2. 非财务绩效：除了财务绩效，创新还可以影响企业的非财务绩效。
非财务绩效包括市场绩效、顾客满意度、员工满意度等指标。
创新可以帮助企业提升产品和服务的质量，满足顾客需求，提高市场绩效。
同时，创新可以为企业带来差异化竞争优势，提高顾客满意度和忠诚度。
此外，创新还可以激发员工的创造力和积极性，提高员工满意度和工作动力。
三、企业创新的类型与绩效的影响：企业创新可以分为产品创新、过程创新和管理创新。
基于VAR模型的经济波动分析
基于VAR模型的经济波动分析随着世界经济的不断发展，各国的经济发展趋势也不断变化。
在这一背景下，对于经济波动分析的需求也越来越重要。
经济波动是指各种经济指标在时间序列中表现出来的规律性波动。
而VAR模型则是一种可用于经济波动分析的技术手段。
一、VAR模型的基本概念VAR模型是向量自回归模型的缩写，它是指一个具有多个变量的回归模型。
它使用多个变量之间的关系解释各个变量的变化方式。
这些变量在一个时间序列的时间点上关联，可以被表示为向量形式。
VAR模型因此也是一种多元时间序列分析方法。
它使用过去的观测值来推断未来的变化。
VAR模型的基本公式可以表示如下：Yt = θ1 Yt-1 + θ2 Yt-2 + ... + θp Yt-p + εt其中，Yt是一个n维向量，表示在时间t各个变量的观测值；θ1, θ2, …, θp是系数向量，而p是模型的阶数；εt表示随机误差项。
VAR模型的关键问题是选择模型的阶数p，也就是选择过去几期的观测值进行拟合。
模型的阶数反映了模型能够捕捉的波动规律的复杂程度。
VAR模型的p值应该通过一定的统计方法进行选择。
二、VAR模型在经济数据分析中的应用VAR模型在经济数据分析领域中被广泛应用。
在具体应用中，VAR模型能够用于以下几个方面：1. 宏观经济变量分析VAR模型可以用来分析宏观经济变量之间的关系，如GDP、通货膨胀率、消费者物价指数等等。
通过对不同宏观经济变量之间的相关性进行分析，可以预测宏观经济变量的地位和方向。
2. 股票市场预测VAR模型能够用于股票市场波动的预测。
例如，如果我们用多个指数和股票价格数据来建立VAR模型，那么我们可以对股票市场的走势进行预测。
3. 货币政策效果分析VAR模型可以用来分析各种货币政策措施的效果和影响。
例如，如果经济出现衰退，政府可以采取促进增长的货币政策，使用VAR模型可以使用时间序列数据来证明这种政策的效果。
三、VAR模型应用中的一些关键点在使用VAR模型进行经济波动分析时，有一些关键点需要我们特别关注：1. 数据的预处理在使用VAR模型时，需要对所选变量进行数据预处理。
经济增长是如何影响能源绩效的_基于跨国数据的经验分析_姜彩楼
二、 经济增长与能源绩效的动态关系
1． OECD 国家经济增长方式的动态变化 通过增长核算方程， 可以计算出在 1992 ～ 2008 年 OECD 国家固定资产年均积累速度为 1． 92% ， 间， 对经 济增长的贡献率达到 36． 2% ， 人力资本投入的增长率 对经济增长率的贡献达到22． 2% ， 这一数据 为 0． 88% ， 远高于中国 9． 9% 的贡献率（ 中国经济增长与宏观稳定
《世界经济研究》 2012 年第 11 期 · 16·
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一、 模型与方法
以资本扩张为主要特征的赶超战略被广泛应用于 而在资本形成理论中， 一种普遍的 发展中国家的实践， 观点认为工业资本具有典型的高能耗特征。 在现行的 发展环境下， 考虑到传统能源的不可再生性， 依靠要素 转向以结构转型 投入的发展模式难以实现可持续增长， “熊彼特增长 ” 和技术创新为主要驱动的 成为必然选择 （ 巴曙松， 2011 ） 。从结构主义（ 钱纳里， 1995 ） 的逻辑出 发， 一国可以通过将生产要素从能源绩效较低的部门向 并依 较高部门转移而实现结构性增长。遵循这一思路， 据 Philippe Aghion 等（ 2004 ） 对熊彼特模型的修正， 将结 构性增长作为广义技术创新的一部分， 建立生产函数模 型： Y = Lβ
图2 生产要素的边际替代率
“W ” 能源贡献率表现出明显的波动并呈现 型。 我
《世界经济研究》 2012 年第 11 期 ·17·经济增长是如Fra bibliotek影响能源绩效的？
们所关注的能源投入年均增长 3． 4% ， 对经济增长的贡 高于固定资本和人力资本， 而产出弹性仅 献为 41． 6% ， 为 21% ， 远低于人力资本和固定资本。 从图 2 中各要 1992 年固定资本对能源消耗 素的边际替代效应来看， 的边际替代率（ GD to NY） 为 3． 2 ， 高于同期人力资本对 能源消耗（ RL to NY） 的替代效应， 而到了 2008 年， 人力 远远超过固定 资本对能源的边际替代率则达到了 7． 6 ， 资本对能源消耗的替代率。 从人力资本对固定资本的 2004 年之前人力资本对固 替代效应（ RL to GD ） 来看， 定资本的边际替代率要高于对能源消耗的边际替代率， 直到 2004 年， 后者才开始迅速超过并上升到较高的值， 说明在向以人力资本扩张为主导的产业体系转型中， 新 的经济增长方式不仅带来了能源的节约， 还能够大幅度 减少固定资本的投入。 2． 基于 VAR 的动态检验 为分析不同要素扩张对能源绩效的冲击， 我们使用 广义脉冲响应函数（ GIRF） 进行检验。与传统的 CholesGIRF 方法的分解结果不受 VAR 系统中变 ki 方法相比， 量排序的影响， 估计结果具有较高的稳定性和可靠性。 GD 表示固定资本贡 我们用 RL 表示人力资本贡献率， EC 和 TC 指数对二者的冲击响应。 献率， 分别检验 TFP、 在检验之前， 分别使用 ADF 方法对数据进行单位根检 验， 结果表明 5 组数据均在 5% 的显著性水平上通过单 我们将冲击响应期设定为 位根检验。考虑到样本容量， 15 期。 对要素贡献率变量施加一个标准差大小的冲击， 对 TFP、 TC 和 EC 指数均产生了一个明显的冲击， 如图 3 1992 ～ 1998 年， TFP 指数对固 所示。从冲击的趋势看， 定资本贡献率的冲击响应较为强烈， 在 1994 年达到负 的峰值， 到 1997 年后趋向稳定， 说明资本扩张的增长方 式对能源绩效的提升产生了较为明显的抑制作用， 主要 是由于这一阶段产业结构的能源密集度相对较高， 这与 我们前面的研究结论一致。而同期 TFP 指数对人力资 本的冲击响应相当微弱， 直至 2000 年以后， 人力资本贡 献率带 来 的 冲 击 开 始 表 现 出 明 显 的 正 向 冲 击， 并在 2004 年以后加速上升， 反映出这一阶段以人力资本扩 张为特征的经济增长方式迅速提升了能源绩效。 针对 EC 指数的广义脉冲响应函数反映了不同经 济增长方式所产生的结构效应。固定资本贡献率对 EC 指数的冲击具有较强的周期性， 并呈现出明显的波浪式 下降趋势， 说明依赖于固定资本扩张的经济增长方式会 从而导致能源绩效下降， 这主要是 抑制技术配置效率， 产业 因为固定资本密集型产业的能源密集度通常较高，
结构嵌入性对企业创新绩效影响的实证研究
结构嵌入性对企业创新绩效影响的实证研究一、综述在全球化竞争日益激烈的今天，企业创新已成为提升竞争力的关键。
而创新绩效的提升往往依赖于企业能否有效地从外部环境中获取和整合资源。
在这一背景下，结构嵌入性理论为企业创新绩效的研究提供了新的视角。
结构嵌入性，作为社会网络理论的重要分支，强调企业作为网络节点，其位置、角色以及与其他节点的关系对其行为和绩效的影响。
结构嵌入性理论认为，企业在创新网络中的位置和角色决定了其获取创新资源的能力和范围。
网络中的中心节点往往拥有更多的信息渠道和合作机会，从而更容易获取创新所需的资源和知识。
结构嵌入性还强调网络结构的稳定性和开放性对企业创新绩效的影响。
稳定的网络结构有助于企业建立长期的合作关系，促进知识的深度交流和共享；而开放的网络结构则能够吸引更多的外部资源和创新思想，为企业带来更大的创新潜力。
尽管结构嵌入性理论为企业创新绩效的研究提供了新的思路，但现有的研究仍存在一定的局限性。
对于结构嵌入性的度量方法尚未形成统一的标准，不同研究者在度量指标的选择上存在差异，导致研究结果的可比性受到影响。
现有研究多关注于结构嵌入性对企业创新绩效的直接影响，而忽视了其与其他因素的交互作用。
企业内部的创新能力和外部环境的变化等因素都可能对结构嵌入性与创新绩效之间的关系产生影响。
本文旨在通过实证研究，深入探讨结构嵌入性对企业创新绩效的影响机制。
我们将结合现有的文献和理论，构建结构嵌入性与企业创新绩效的理论模型。
我们将利用实际的企业数据，采用适当的计量方法，对理论模型进行实证检验。
我们将根据实证结果，提出相应的政策建议和管理启示，以期为企业提升创新绩效提供有益的参考。
1. 研究背景：介绍当前企业创新的重要性及面临的挑战。
在全球化与信息化浪潮的推动下，企业创新已成为推动经济增长和保持竞争优势的关键驱动力。
创新不仅有助于企业提升产品和服务的质量，更能助力企业开辟新的市场领域，实现可持续发展。
随着市场竞争的日益激烈和技术的飞速进步，企业在创新过程中面临着前所未有的挑战。
人力资源绩效的影响因素
4、请围绕公式P=F（S,M,E,O），谈一谈影响绩效的因素？绩效的影响因素一．导言正如大哲学家亚里士多德曾经说过的那样，世上最困难的事莫过于下定义了。
时至今日，人们对绩效这一概念的认识仍然存在分歧。
就像Bates和Holton（1995）指出的那样，“绩效是一种多维建构，观察和测量的角度不同，其结果也会不同”。
我们从不同的学科领域出发来认识绩效，所得到的结果也会有所差异。
随着管理实践深度和广度的不断增加，人们对绩效的概念和内涵的认识也在不断变化。
所有的的组织都必须思考绩效为何物？【1】这在以前简单明了，现在却不复如是。
策略的拟定越来越需要对绩效的新定义。
因此，我们想要测量和管理绩效，必须对其进行界定，弄清楚它的确切内涵。
二．文献综述员工绩效是其工作的“绩”（即工作的结果）及“效”（即实现这一结果的效率水平）的复合体，是一种客观存在。
影响员工的绩效的因素有：技能、激励、环境、机会等。
【2】影响绩效的主要因素有员工技能、外部环境、内部条件以及激励效应。
员工技能是指员工具备的核心能力，是内在的因素，经过培训和开发是可以提高的；外部环境是指组织和个人面临的不为组织所左右的因素，是客观因素，我们是完全不能控制的；内部条件是指组织和个人开展工作所需的各种资源，也是客观因素，在一定程度上我们能改变内部条件的制约；激励效应是指组织和个人为达成目标而工作的主动性、积极性，激励效应是主观因素。
在影响绩效的四个因素中，只有激励效应是最具有主动性、能动性的因素，人的主动性积极性提高了，组织和员工会尽力争取内部资源的支持，同时组织和员工技能水平将会逐渐得到提高。
因此绩效管理就是通过适当的激励机制激发人的主动性、积极性，激发组织和员工争取内部条件的改善，提升技能水平进而提升个人和组织绩效【3】。
在绩效管理中，我们认为绩效首先是一种结果，既做了什么；其次是过程，即用什么样的行为得到。
概括的说，即为以下等式：结果（做什么）+ 行为（如何做）= 绩效[4]对于绩效管理的不同观点：1.绩效管理是管理组织绩效的系统持有这种观点的代表是英国学者罗杰斯（Rogers,1990）和布瑞德鲁普（Bredrup,1995)。
var模型的主要原理及应用
var模型的主要原理及应用
4. 预测分析：VAR模型可以用于预测未来变量的走势。通过历史数据建立VAR模型，可以 利用模型的参数估计和滞后值来预测未来变量的值，提供决策者参考和预警。
总之，VAR模型通过自回归和向量的方式，可以分析多个变量之间的相互关系和影响，广 泛应用于经济学、金融学、政策分析和预测分析等领域。
var模型的主要原理及应用
VAR（Vector Autoregression）模型是一种多变量时间序列分析模型，主要用于分析多 个变量之间的相互关系和相互影响。其主要原理和应用如下：
主要原理： 1. 自回归（Autoregression）：VAR模型基于自回归的概念，即每个变量的当前值可以 通过其过去时刻的值来预测。模型中的每个变量都可以被自身的滞后值和其他变量的滞后值 所解释。 2. 向量（Vector）：VAR模型处理的是多个变量的联合行为，将这些变量构成一个向量 ，通过向量的方式来建模和分析。
组织二元创新的影响因素及对绩效的影响
竞争环境也是影响组织二元创 新的重要因素。竞争压力促使 组织不断进行创新，以保持竞 争优势。同时，竞争对手的行 为和策略也会对组织的二元创 新产生影响。
03
对绩效的影响
短期绩效
创新速度
组织二元创新能够提高组织的创新速度，从而在短期内提升绩效。
市场响应
通过二元创新，组织能够更快地响应市场需求，抓住市场机遇，提升短期绩效。
展。
人力资源
人力资源是组织二元创 新的核心。具有创新精 神、愿意接受挑战、敢 于冒险的员工是组织二 元创新的关键。同时， 组织的领导力也对二元
创新产生重要影响。
资源分配
组织的资源分配也会影 响二元创新。足够的资 源支持是二元创新的重 要保障，资源的合理配 置和有效利用能够促进 二元创新的成功实施。
外部因素
中期绩效
竞争优势
通过持续的二元创新，组织能够建立持久的竞争优势，从而在中期内提升绩效。
资源整合
组织二元创新有助于更好地整合内外部资源，提升中期的绩效表现。
长期绩效
要点一
组织成长
组织二元创新有助于推动组织的长期成长，从而提升长期 绩效。
要点二
可持续发展
通过二元创新，组织能够实现可持续发展，确保长期绩效 的稳定和提升。
失败案例一：乐视的组织二元创新困境
总结词
乐视在实施组织二元创新时，未能处理好技 术与市场的关系，导致资源分散和市场定位 不清，最终陷入困境。
详细描述
乐视在发展过程中，过于追求技术和产品创 新，忽视了市场需求和用户体验。同时，乐 视的资源分配也存在严重问题，导致技术和 市场两方面的投入都不足。这些因素共同导 致了乐视的失败。
提供充足的资源支持
为组织成员提供必要的资金、技术和 人力支持，确保创新活动的顺利开展
基于VAR模型的建筑业产业组织与产业绩效实证研究——以江苏省为例
Ｉ 引言
产业组织理论是运用微观经 济理论来 分析企业 、市场 和 产业的相互关 系，从 而分析 和指导产业组织制定政 策的一 门 应用经济学 。产业组织是指 同一 产业 内企业间 的组 织和市场 关系 ，是反映产业 内企业间竞争 与垄断的关系… 。通 过产业 组 织 的研 究 ，可 以 合 理 组 织 产 业 内 企 业 与 市 场 的相 互 关 系 ， 实现整个产业有效竞争 ，优化资源配置 ，保证产业 良好发展 。 自 Ｍ ｓｎ和 Ｂ ｉ （ ９ １ ９６ ａｏ ａｎ １５ ，１５ ）开 创 产 业 组 织 理 论 以来 ，许 多学者开始运用该理论来研究市场结构 、行为及绩效之 间的 关 系，即 “ 市场结构 一 市场行为 一 市场绩效” 的 Ｓ— ｃ—Ｐ范 式 。其主流观点认为 ：市场结构决定市场行 为 ，市 场行为决 定市场绩效 。１７ ９ ０年 至 今，以施 蒂格 勒 、德 穆 塞 茨、布罗 曾 、波斯 纳 等 为代 表 的芝 加 哥 学 派 针 对 Ｓ Ｐ范 式 的 不 足 ，用 Ｃ 严 密 的经 济 学 理论 分 析 产 业 组织 ，强 调 市场 结 构 、市 场行 为 、 市 场绩 效 之 间 的双 向互 动 关 系 Ｊ 。产 业 结 构 是 产 业 组 织 研 究 的 主要 内容 ，它 是 表 述 产 业 内 企 业 市 场 关 系 的 特 征 和 形 式 ， 是决定产业组织竞争性质 的基本 因素 ，产 业内竞争与垄 断的 关系与企业 的行为相互影 响，从而决定产 素 包 括市 场 集 中度 、产 品 差 别 化 、进 入 和 退 出 壁 垒 、市 场 需 求的价格 弹性 、市场需求 的增长率和短期 成本 结构 ，其 中前 三个因素是影响市场结构 的重要 因素 Ｊ 。市场绩效是 指在一 定 的市 场 结 构 和 市场 行 为 下 市 场运 行 的 最 终 经 济 成 果 ， 可 以 衡量产业内市场结构是否成熟稳定及资源配置的程度。 市场结构与市场绩效的关系研究是产业 组织研究的核 ｔ ５
对企业创新绩效的影响因素探究
对企业创新绩效的影响因素探究近年来，企业创新已经成为一种全球性的趋势，越来越多的企业开始重视创新的贡献。
它对企业的发展和竞争力有着决定性的影响。
但是，企业创新绩效往往受到一些因素的影响，如果企业能够正确把握这些影响因素，就可以提升自身的创新绩效，从而获得更为广阔的竞争空间。
一、企业创新绩效的核心因素1.1人才引进和管理人才是企业创新的关键推动者之一，引入高素质人才是提高企业创新能力和创新绩效的必要手段。
企业必须制定有效的人才激励机制，给予符合其价值贡献的薪酬、晋升和发展机会，从而留住和发掘企业内在的创新潜能。
另外，正确的人才管理策略也是企业创新绩效的重要因素。
企业应该注重培养和提升员工的专业能力和团队协作能力，建立激励机制，使员工具备持续提升自身能力和贡献企业的动力，从而推动企业的创新能力的持续发展。
1.2创新文化和环境企业创新不仅需要先进的技术和优质的人才，还需要合适的创新文化和环境。
创新文化包括企业的理念、价值观、行为准则和工作方式等，它们为员工提供了思维空间和创新思路，促进员工的创新精神的激发和表现。
创新文化的塑造需要从领导层开始，通过领导层的建设和培养，营造开放、灵活、包容的企业文化，为创新提供空间，并通过鼓励创新现象的发生来强化员工的创新宣传和推动。
1.3科技进步和合作科技是企业创新绩效的重要支持点，科技的发展使得企业更具有竞争力和创新能力。
同时，合作也是企业加速创新的必要手段之一。
企业可以与高校、研究机构等合作，共同研发新技术、新产品，加速创新的速度和提升创新的质量。
二、企业创新绩效的成功案例以奇瑞汽车为例，该企业一直致力于技术研发和创新投入，创新成果逐渐集中在自主品牌的开发当中。
同时，奇瑞也建立了高度的人才管理机制，引进和培养一批业内的高素质人才。
而在企业的创新文化和环境上，奇瑞也倡导集体创新、开放思维、自由沟通和尝试失败都是成功的过程等理念，营造了一种宽松、包容和进取的工作氛围。
金融科技对银行业务的冲击影响——基于VAR模型的实证分析
金融科技对银行业务的冲击影响——基于VAR模型的实证分
析
韩庆斌
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2024(24)10
【摘要】金融科技加快了银行“金融脱媒”的进程,研究金融科技对银行业务影响作用机理对商业银行的转型至关重要。
利用向量自回归模型(vector autoregressive model,VAR)模型分析了2017—2022年商业银行贷款、存款、手续费及佣金净收入及对应市场第三方互联网支付交易规模等季度数据,通过建立VAR模型来分析金融科技对商业银行资产、负债、中间业务的冲击程度和相应解释贡献度。
研究发现第三方互联网支付交易规模对商业银行的资产业务在前五期产生了较为明显的反向作用;此外余额宝的货币市场基金以及第三方互联网支付交易两者的联合依次对商业银行的负债、中间业务产生正向、反向的作用。
【总页数】7页(P154-160)
【作者】韩庆斌
【作者单位】山东农业大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F832.2
【相关文献】
1.金融支持、科技进步对供给侧改革影响研究——基于H省样本数据与VAR模型的实证分析
2.科技创新、金融发展对企业成长的影响——基于VAR模型的实证分析
3.我国房价波动对系统性金融风险的动态冲击影响——基于TVP-VAR模型的实证研究
4.环境冲击对国内区域金融风险的影响——基于VAR模型实证分析
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企业创新对绩效的影响分析
企业创新对绩效的影响分析企业创新是现代企业生存和发展的关键，对企业绩效有着重要的影响。
在当今竞争激烈的市场环境下，企业创新已经成为企业赢得竞争优势的重要手段之一。
本文将从企业创新对绩效的影响进行深入分析，探讨企业创新在不同维度上对绩效的影响，以及如何通过创新提升企业绩效。
首先，企业创新对绩效的直接影响主要体现在产品和服务创新方面。
通过不断地研发新产品或提供新服务，企业可以满足不断变化的市场需求，提高客户满意度，从而增加销售额和市场份额。
通过对比分析创新产品的销售额和传统产品的销售额，可以清晰地看到创新对企业绩效的正面影响。
此外，创新还能够帮助企业降低成本，提高生产效率，进一步提升企业绩效。
其次，企业创新对绩效的影响还表现在组织创新和管理创新方面。
通过引入新的管理模式、管理工具和组织结构，企业可以提高员工的工作效率和工作质量，降低管理成本，从而提升企业的整体绩效。
研究表明，创新型企业管理模式能够激励员工创新意识和创新行为，提高员工满意度和忠诚度，为企业带来长期的竞争优势。
此外，企业创新还对企业绩效的可持续发展起到关键作用。
随着科技的不断发展和市场环境的不断变化，企业需要不断进行创新来适应变化，否则将面临市场淘汰的风险。
企业创新能够帮助企业保持领先地位，持续提供客户价值，保持良好的盈利能力，促进企业的可持续发展。
因此，企业应当将创新作为一项持续不断的投入，不断提升创新能力，保持竞争优势。
此外，企业创新对绩效的影响还体现在员工绩效方面。
研究表明，创新型企业能够吸引和留住优秀的员工，激励员工的创新意识和创新行为，提高员工的工作积极性和工作满意度，从而提升整体绩效。
企业可以通过激励制度、培训计划等手段，激励员工参与创新活动，提高员工的创新能力和绩效水平。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，企业创新对绩效的影响是多方面的、综合的。
企业应当在产品创新、组织管理创新、员工绩效等方面不断进行创新，以提升整体绩效。
只有不断地进行创新，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
var模型原理
var模型原理VAR（Vector Autoregression，向量自回归）模型是一种广泛应用于时间序列数据预测和因果关系分析的方法。
它可以考虑多个变量之间的相互影响关系，同时可以预测未来的变化趋势。
下面将介绍VAR模型的原理和应用场景。
一、VAR模型的原理VAR模型基于向量自回归的思想，其中"向量"表示多个变量，"自回归"表示变量之间的相互影响关系。
该模型可以被表示为：yt = α1 y(t-1) + α2 y(t-2) + … + αp y(t-p) + et其中yt代表时间序列中的观测值，et代表误差项，α1…αp为回归系数。
在VAR模型中，每个观测值都可以视为一个向量，因此其它变量对它的影响可以通过回归系数表示出来。
VAR模型的基本思想是，在确定时期，一个变量的取值不仅仅会受到自身的历史取值的影响，还会受到其他变量历史取值的影响。
二、VAR模型的应用场景1. 宏观经济预测VAR模型可以用于宏观经济预测，例如预测CPI，GDP等经济指标。
由于各种经济指标相互依赖，VAR模型可以帮助分析它们之间的相互关系，进而预测可能发生的变化趋势。
2. 金融市场分析VAR模型还可以用于预测金融市场的走势，例如股票价格和汇率。
对于股票市场，VAR模型可以通过考虑影响自身和其它相关金融指标走势的因素，进而做出更为准确的预测。
3. 生态环境分析VAR模型也可以用于生态环境分析，例如预测气候变化和水质变化趋势。
对于这类变量，VAR模型可以通过回归分析发现其变化与其它生态环境因素的关系，进而对未来情况做出预测。
总之，VAR模型是一种融合了多个变量间相关性的时间序列分析方法，适用于多个领域的预测和分析。
我国商业银行不良贷款影响因素研究——基于VAR模型的实证分析
我国商业银行不良贷款影响因素研究——基于V AR模型的实证分析摘要：本文采用2004年一季度到2014年四季度数据样本，建立V AR模型对我国商业银行不良贷款率的影响因素进行分析。
分别从宏观经济、货币政策和银行自身运营情况三个方面选取国内生产总值、广义货币供应量、消费者物价指数、固定资产投资价格指数、一年期贷款利率、大型金融机构存款准备金率、商业银行资产负债率、商业银行资本利润率八个变量，运用脉冲响应函数、方差分解分析和Johansen协整检验研究各因素对不良贷款率的作用强度、时滞和持续时间，并根据实证分析结论，结合我国实际情况提出了防范和降低商业银行不良贷款率的对策。
关键词：商业银行不良贷款V AR模型The Influencing Factors of Non-performing Loans in Commercial Banks——An Empirical Analysis Based on V AR ModelAbstract: This article used the data from the first quarter of 2004 to the fourth quarter of 2014. It provided the empirical analysis of factors that influence the non-performing loan ratio in China's commercial banks based on V AR model. It was analyzed from three aspects. They are the macro economy, monetary policy and the banks’ own operations. T hen, the author chose eight variables, which are GDP, money supply, consumer price index, the price index of investment in fixed assets, the one-year lending rate, the deposit reserve ratio of commercial bank assets and liabilities rate, capital profit rate of commercial banks. Later, the author used the impulse response function, variance decomposition and Johansen cointegration test to analyze various factors on the rate of non-performing loans. Finally, according to the conclusions of empirical analysis as well as combining with the actual situation in China, the author put forward some preventive measures to reduce the rate of non-performing loans in commercial banks.Keywords: commercial banks，non-performing loan，V AR model一、引言不良贷款率是评价信贷资产安全状况的重要指标，银行不良贷款是我国国金融业最大的风险所在，是引起金融危机的重要因素。
影响企业创新绩效的因素研究
影响企业创新绩效的因素研究一、引言随着市场的不断变化和创新技术的发展，企业需要不断创新才能赢得竞争优势。
然而，企业的创新绩效却受到了很多因素的影响。
本文将研究这些因素，并探讨如何提高企业的创新绩效。
二、企业文化的影响企业文化是指企业内部的价值观、信仰和行为准则。
企业文化对企业的创新绩效有着重要的影响。
首先，企业文化能够激励员工的创新精神。
如果企业文化鼓励员工创新，员工们就会更加积极地寻找新的创新思路。
其次，企业文化也能够影响员工的行为习惯。
如果企业文化强调绩效，员工们就会更加关注自己的工作成果，从而提高工作效率。
企业文化的影响并不是一成不变的。
企业的管理者需要时刻关注企业文化的发展，并根据市场和业务需要进行不断的调整。
三、研发投入的影响研发投入是企业创新的重要因素之一。
研发投入包括人员、设备和时间等各种资源的投入。
研发投入的影响可以从两个方面来看。
首先，研发投入能够提高创新效率。
如果企业有足够的研发资源，就能够更加有效地开发新产品和服务。
其次，研发投入也能够提高创新的质量。
研发资源的充裕可以保证创新的深度和广度，从而推动企业不断提高自身的行业地位。
然而，研发投入并不是越多越好。
有时候，企业过度依赖研发资源会导致开发成本升高，时间周期延长，从而对企业的创新绩效产生负面影响。
四、行业环境的影响企业所处的行业环境也是影响企业创新绩效的重要因素之一。
行业环境包括市场竞争、政府监管、技术水平等各种方面。
行业环境可以影响企业的创新策略和方向。
如果行业竞争激烈，企业就需要更加注重产品质量和创新力，以获得竞争优势。
如果政府监管严格，企业需要花费更多的时间和精力来遵守法规，从而降低了创新效率。
同时，行业环境也会对企业的收益产生影响。
如果市场竞争激烈，企业获得的利润就可能会缩小。
这种情况下，企业需要更加注重节约成本，从而影响到了研发投入和创新效率。
五、团队合作的影响团队合作在企业的创新过程中也有着举足轻重的地位。
一个高效的团队可以有效地推进创新项目，并提高创新的效率和质量。
应用VAR模型时应注意的问题
应用VAR模型时应注意的问题1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验（11楼主解释了该原理），但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别做格兰杰因果检验的前提必须保证两组序列为稳定序列.一般检验序列的稳定性都会采用ADF单位根检验,如果证实不存在单位根,则序列被定义为稳定序列.因此可以将其,两组序列进行格兰杰因果检验.协整检验并不是进行格兰杰因果检验的先决条件,但目前很多的文献中都将其序列进行ADF检验后,再进行协整检验,最后才进行格兰杰因果检验. 其实实际上只需要进行单位根检验后,证明其为稳定序列就可以进行格兰杰因果检验了.在这里,关于单位根检验,我建议采用PP检验,因为PP检验中t统计量的构造相对于ADF检验的统计量更为稳定.先进行单位根检验，判断数据是否平稳，如果存在单位根，且同阶的话，再进行协整分析，可用E－G两步法或Johnson法来判断协整关系，如果存在协整可进一步检测格兰杰因果检验，看看某一个变量的先前的变化对另一个变量是否有影响。
单位根检验是检查序列的平稳性，非平稳的序列进行回归会出现伪回归问题，分析结果不可靠，如果序列是平稳的就可以直接建模，如果不平稳，就要进行协整分析，协整的前提是序列应为同阶单整，具有协整关系的非平稳序列也可以进行回归分析而不会出现伪回归现行，避免了差分丢失信息的弊端。
绩效影响因素模型
绩效影响因素模型
绩效影响因素模型是一种管理工具，它允许企业或组织对绩效进行
明确的分析和评估。
这个模型包括以下几个环节：
一、战略目标：企业目标是最重要的绩效驱动。
通过制定明确的目标，企业可以帮助员工了解所需的绩效水平，并确定如何实现它们。
二、关键业务过程：了解你的组织中关键业务过程的性能非常重要，
因为它们直接影响绩效。
这些过程应该与企业的目标直接相关，以确
保其正确地支持组织的战略。
三、关键绩效指标：这些可以通过描述性民意调查获得、评估绩效得分，以及底层数据的自有分析。
这些指标应与战略目标和关键业务过
程相关，并根据相关性重要性进行排序。
四、数据收集和分析：收集和分析数据对于理解绩效的因素非常重要。
数据可以提供验证绩效系统有效性的证据，同时也可以帮助发现绩效
低下的原因。
五、改进方案：根据数据分析的结果，可以制定相应的改进方案。
有
关的团队应该确保改进方案是可行的，并与企业的目标和战略相一致。
六、执行和监督：绩效影响因素模型还需要团队监督执行，确保制定
的计划方案得到落实。
监督过程还应该包括绩效得分、关键业务过程
和业务指标的监测，以及必要的调整。
在绩效影响因素模型的基础上，企业可以更好地了解自己的绩效表现，并制定相关策略和计划来不断推动业务发展。
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基于V AR模型的创新绩效影响因素分析利用2004—2013年中国电子产业的数据，估计了企业固定资产投入额对产业创新绩效的影响。
研究表明，往期的固定资产投资的力度对当期的创新绩效是存在着正向影响的，或者说现在的固定投资可能会正向影响以后的创新绩效。
前一期创新的结果和当期的创新绩效也是正相关的，即现在表现出来的创新的结果会正面作用于下一期的创新绩效；企业应该结合实际选择适当的固定资产投资额以确保创新的效率。
标签：创新绩效；固定资产投资；创新效率doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.11.0041引言随着经济的全球化，外部经济环境的不断变化，企业间竞争日益激烈。
企业要想维持自身竞争优势，就必须提高创新能力。
随着经济新常态，各个产业发展速度放缓，呈现稳步增长。
许多中小企业就会因此而面临挑战，例如外需不足，贸易摩擦趋于多样化、隐蔽化带来的挑战等等。
加大产品创新、扩大内需是解决这一问题的关键所在。
不断提升创新能力，是企业最终实现可持续发展的有效途径。
自经济学家熊彼特最早提出“创新”的概念之后，创新理论就层出不穷，关于企业创新绩效的问题也引发了业界和学术界的高度关注。
国内外的很多学者都曾对创新绩效的影响因素做过相关的研究，再者就是对创新绩效评价体系的探讨，也有很多是针对我国国内地区性企业的创新状况和某一特定的产业内部的创新绩效的实证分析。
目前，企业的创新模式已从线性化转向网络化，创新的过程也越来越复杂，企业很难依靠自身进行单独创新。
在此情况下，企业就需要依靠创新网络，运用网络中溢出的有效知识增加创新的成功率，提高创新绩效。
创新主要是来源于两个方面的：内部的自主研发投入和外部的知识学习应用。
经济学家和政策制定者通常认为，企业研发投入是提高企业自主创新能力的决定性因素之一，在很大程度上决定着产业的创新绩效和一国的综合竞争优势。
自20世纪60年代以来，经济学家围绕着企业研发投入与产业创新绩效之间的关系在经验层面上做了大量深入细致的工作，积累了丰富的研究成果。
值得注意的是，这些研究中的绝大多数都以发达工业化国家为背景，有关发展中国家的相关研究还比较有限（Mahmood和Singh，2003）。
本文尝试以中国的电子产业为例，从经验层面上系统分析企业研发投入（固定资产的投资额）对产业创新绩效的影响，为人们深入认识新时期我国企业的自主创新能力和产业的创新水平提供一些新的经验证据。
2指标选取与研究假设2.1指标的选取现有的文献大多采用专利产出、新产品销售收入、新产品产值率等指标来衡量产业创新绩效。
新产品销售收入只有在成功地实施了商业化并产生显著经济效益的情况下才能准确地反映企业R&D投入对产业创新绩效影响。
用新产品销售收入、新产品产值率和固定资产的投资额等指标来衡量企业R&D投入的效应最为直观，但是原始数据一般很难获得。
专利作为产业创新能力的具体体现和创新经济价值的潜在标志，能够全面地反映企业R&D投入的长期发展潜能和潜在的产业创新绩效，但数据也不好获得。
更进一步，基于数据的可获得性，固定资产的投资额的客观性使得数据的可得性好、可比性强，能够很好地反映企业R&D 投入的显性绩效和潜在绩效。
基于上述原因，本文采用电子产业的所有企业的固定资产的平均投资额作为衡量产业创新投入的指标，即pjgt=电子产业规模以上工业企业的“固定资产投资”/规模以上企业单位总数；主营业务收入是反映一个行业的经营状况的最直观的指标，因此，本文选用下式简单明了的指标作为电子产业的创新绩效的替代变量是合适的，即：创新绩效=电子产业规模以上工业企业的主营业务收入/规模以上企业单位总数。
2.2研究假设在本文中，主要是研究固定资产的投入对创新绩效的影响。
从上面的理论分析我们可以认定一般情况下，固定资产的投资额对创新是有正面的影响的。
往期的固定资产的投资对当期的创新结果也存在正向的促进作用。
因此可作如下的假设：H1：当期的固定资产投资额pjgtt对当期的创新绩效yt的影响为正向；H2：往期的固定资产投资额pjgtt-1对当期的创新绩效yt的影响为正向；不仅别的影响因素会影响着当期的创新绩效，企业往期的创新的结果也可能是当期创新绩效的影响因素之一。
因此，可以进而做出如下的假设：H3：往期的创新绩效yt-1 对当期的创新绩效yt的影响也为正向。
3实证分析3.1数据来源说明基于数据的可得性与实证结果的说服力，本文选取《中国产业经济网》上2004年至2013年的原始的数据，再进行加工处理。
但是经过相关的检验和处理发现只有固定资产的投入对电子产业的影响是较为显著的，别的因素对创新绩效的影响都是微乎其微的。
因此，就选择了pjgt作为创新绩效的解释变量。
其中，创新绩效的代理变量y是用电子行业的规模以上的工业企业的主营业务收入除以规模以上的所有的单位总数得到的平均值来表示；同样的，pjgt采用相同的做法用求得的电子行业的平均的固定资产投资额来表示。
在用stata做V AR模型和相关检验之前，首先对原始的数据y和pjgt做取对数的处理，这样就进一步剔除原始数据的不稳定性和漂移性。
3.2选择滞后阶数建立V AR模型首先应该正确确定滞后期。
如果滞后期太少，误差项的自相关会很严重，并导致参数的非一致性估计。
在V AR模型中适当加大k值（增加滞后变量个数），可以消除误差项中存在的自相关。
但从另一方面看，k值又不宜过大。
k值过大会导致自由度减小，直接影响模型参数估计量的有效性。
下面介绍几种选择值的方法：（1）用LR统计量选择k值。
（2）用赤池（Akaike）信息准则（AIC）选择k值。
（3）用施瓦茨（Schwartz）准则（SC）选择k值。
滞后阶数的确定原则是：要选取各指标绝对值最大的阶数。
基于对原始数据用做相关的处理选择V AR模型的滞后阶数，得到的结果如表1所示：结合V AR模型的滞后阶数的确定原则，从表1可以看出：2阶滞后期有两个指标HQIC和SIC的绝对值都是最大的，3阶滞后期的LR指标的绝对值最大，4阶滞后期的AIC的指标的绝对值最大，因此应该选择的V AR模型的滞后阶数为2阶。
3.3建立V AR模型上面已经确定了V AR模型的滞后阶数，现用V ARBASIC法建立模型。
所得的结果如下图所示：从图1中可以得到，lny和lnpjgt两个方程的R2和各种准则的值以及每个方程的系数和p值。
（1）由chi2和p=0.0000可知，方程lny和lnpjgt的解释变量的联合检验是显著的。
（2）方程lny的R2=0.8508，方程lnpjgt的R2=09155，由此可知方程的拟合程度较好。
（3）根据图1中的系数，建立V AR方程，如下所示：lny=13.851+0.035*lnyt-1-0.774*lnyy-2+0.577lnpjtt-1+0.273*lnpjgtt-2lnpjgt=19.051-0.841*lnyt-1-1.502*lnyt-2+1.343*lnpjgtt-1+0.772*lnpjgtt-2从方程lny可以看出，前一期的创新正向影响当期的创新绩效，前两期的固定资产的投入对当期创新绩效的影响也都是正向的，这与上一部分关于研究的假设的内容是一致的，即原假设H1和H2是成立的。
进一步可以看出，滞后一期的固定资产的投资对创新绩效的影响要大于滞后两期的固定资产投资对创新绩效的影响。
而且固定资产投资对创新绩效的影响要远大于前一期创新对当期创新绩效的影响。
从方程lnpjgt可以看出，前两期的创新与当期的固定资产投资负相关，可能是因为前期创新使企业已经具备了较多有利于创新的因素，可以用于替代当期固定资产的投入。
这也符合上一节的原假设H3和H4。
而前两期的固定资产的投入量与当期的固定资产的投入是呈正相关，可能是因为对固定资产的投入有较大依赖性的产品，之前依靠固定资产投入带来的创新，当期依然不能减少，否则就会出现创新绩效的减弱。
3.4建立模型后的相关检验在建立了V AR模型之后，必须要对已经建立的方程做一些相关的检验，主要涉及到三个方面：平稳性检验、滞后阶数的联合显著性检验和残差正态分布检验。
只有这些检验全部通过，才能确定上面的两个方程是完成正确的。
3.4.1平稳性检验V AR模型稳定的条件是V AR的特征方程所有根的倒数值均在单位圆以内，即根据V AR模型生成的AR逆根图，如果特征方程的全部根倒数值都在单位圆之内，则该V AR模型是稳定的。
模型（1）的平稳性单位根检验如图1所示。
从图1可以发现，本文所建的V AR模型是平稳的，因为全部特征根的倒数值都在单位圆内。
即说明方程LNY和方程LNPJGT通过了平稳性检验。
3.4.2因果关系检验Granger因果检验主要是用于检验X是否为Y的原因.这种检验的基本思想是：X的变化引起Y的变化，则X的变化应该发生在Y的变化之前.它必须满足两个条件：首先，X应有助于预测Y，即加入X后原模型的解释能力能够得到加强；其次，Y不应当有助于预测Y，否则可能存在一个能共同影响X、Y的因素。
具体的步骤如下：（1）首先估计无约束方程：Yt=c+∑mi=1αiYt-i+∑nj=1βjXt-j+ut；（2）原假设H0：β1=β2=…βn；（3）估计满足约束的方程（把X的参数约束为0）：Yt=c+∑mi=1αiYt-i+ut；计算F统计量的值：F=（RSS2-RSS1）/nRSS1/（T-m-n-1）；（4）结论：如果F>F（n，T-n-m-1），就拒绝原假设H0，即X为Y的原因。
当F≤F（n，t-m-n-1），就接受原假设H0，即X不是Y的原因。
本文主要是检验创新绩效与固定资产投资之间是否存在相互的因果关系，结果如表2所示。
从表2可以看出，当滞后2期时，对于lny方程，P=0.039<0.05，说明拒绝原假设H0：lnpjgt不是lny的原因，即固定投资是创新绩效的原因；对于lnpjgt 方程，p=0.037<0.05，说明拒绝原假设H0：lny不是lnpjgt的原因，即创新绩效是固定投资的原因；因此，可以表明，固定投资和创新绩效之间互为因果关系，这与前边的模型拟合结果相符合。
3.4.3脉冲响应要想对一个V AR模型做分析，通常要观察系统的脉冲响应函数。
脉冲响应函数描述一个内生变量对误差冲击的反应。
具体地说，假设系统处于均衡状态，如果由于某种原因，破坏了均衡，系统在偏离均衡然后恢复均衡，这个过程用脉冲响应函数来描述。
脉冲响应函数是度量来自于每个方程的随机误差项的一个标准差新信息冲击时被解释变量的响应程度和持续时间。
例如假定某个方程的随机误差项在第t期发生突变，而后各期重新恢复平静，这时脉冲响应测量表示的是各期（t，t+1，t+2…）的被解释变量对该冲击的反应。