时间序列作业VAR模型教学内容

一、案例分析的目的
按国际货币基金组织的划分口径可以把货币供给划分为：
M0 (现钞)：是指流通于银行体系以外的现钞，即居民手中的现钞和企业单位的备用金，不包括商业银行的库存现金。

M1 (狭义货币)：M0加上商业银行活期存款构成。

M2 (广义货币)：由M1加上准货币构成。

准货币由银行的定期存款、储蓄存款、外币存款以及各种短期信用工具如银行承兑汇票、短期国库券等构成。

我国参照国际货币基金组织的划分口径，把货币供给层次划分如下：
M0 =现金
M1 =M0 +活期存款
M2 = M1+城乡居民储蓄存款+定期存款+其他存款
Ｍ３＝Ｍ２＋商业票据＋大额可转让定期存单
在这三个层次中，M0的流动性最强，M1次之，M2的流动性最差。

M0与消费变动密切相关，是最活跃的货币；M1反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，流动性仅次于M0；M2流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，通常所说的货币供应量，主要指M2。

1. M1反映着经济中的现实购买力；M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力。

若M1
增速较快，则消费和终端市场活跃；若M2增速较快，则投资和中间市场活跃。

中央银行和各商业银行可以据此判定货币政策。

M2过高而M1过低，表明投资过热、需求不旺，有危机风险；M1过高M2过低，表明需求强劲、投资不足，有涨价风险。

2. M1增加表示货币市场流通性增强，M2中包括了M1，因此，再排除M1变化因素后，M2的增减代表了储蓄的增加，货币流通性降低。

根据央行的数据，2009年9月份货币供应，M2余额58.5万亿，同比增长29.3%，比上年末加快11.5个百分点。

M1余额20.2万亿元，增长29.5%，加快20.5个百分点。

９月末Ｍ１与Ｍ２的同比与环比增速双双创出了新高。

与此同时，Ｍ１的同比增速已经超越了Ｍ２的同比增速，这意味着整个经济领域的活跃度已被有效激活，储蓄开始活期化。

本案例主要研究M1的数量与M2的数量关系。

希望得出现实的购买力与潜在购买力的相对关系。

二、实验数据
本实验选取的数据是2001年11月到2013年10月的月度数据，整理如下：
2002-06 63144.00 169601.20 M2 M1 时间170851.10 2002-07 56579.60 2001-11 154088.30 63487.80 173250.90 2001-12 59871.60 158301.90 64868.80 2002-08
176982.40 2002-01 60576.10 159639.30 2002-09 66797.00
177294.20 2002-02 58702.90 160935.60 67100.30 2002-10
179736.30 2002-03 59474.80 164064.60 2002-11 67992.80
185007.30 2002-12 70882.10 164570.60 60461.30 2002-04
190488.30
72405.70
2003-01
166061.00
61284.90
2002-05
2006-03 106737.10 310490.70 2003-02 69756.60 190108.40 2006-04 106389.10 313702.30 2003-03 71438.80 194487.30 2006-05 109219.20 316709.80 2003-04 71321.20 196130.10 2006-06 112342.40 199505.20 322756.40 2003-05 72777.80 2006-07 2003-06 75923.20 112653.00 324010.80 204931.40 2006-08 114845.70 327886.70 2003-07 76152.80 206193.10 2006-09116814.10331865.402003-0877033.00210591.90
2006-10118360.00332747.2079163.902003-09213567.10
2006-11121645.00337504.202003-1080267.10214469.40
2006-12126035.10345603.602003-1180814.90216351.70
2007-01128484.1084118.60221222.80351498.802003-12
2007-0283805.902004-01225101.90126258.10358659.30
2007-03127881.30364093.70227050.702004-0283556.40
2007-04127677.76367425.572004-0385815.60231654.60
2007-05130275.802004-0485603.60233627.90369718.15
2007-06135847.40377832.1586780.402004-05234842.40
2007-07238427.5088627.10136237.43383884.882004-06
2007-082004-0787982.20238127.00140993.21387205.04
2007-09142591.572004-0889125.30239729.20393098.91
2007-10144649.33394204.1790439.102004-09243756.90
2007-11243740.3090782.50148009.82399757.912004-10
2007-122004-11152519.1792387.10247135.60403401.30
2008-012004-1295969.70154872.59254107.00417846.17
2008-0297079.002005-01257708.50150177.88421037.84
2008-03259357.302005-0292815.00150867.47423054.53
2008-0494743.202005-03264588.90151681.41429240.91
2008-0594593.702005-04153344.75266992.70436221.60
2008-062005-05154820.1595802.00269240.50443141.02
2008-072005-0698601.30154992.44275785.50446362.17
2008-08156889.92448846.6897674.102005-07276966.30
2008-09155748.97281288.202005-0899377.70452898.71
2008-10287438.30100964.002005-09157194.36453133.32
2008-11157826.63458644.66287591.60101752.002005-10
2008-12166217.13104125.802005-11292350.40475166.60
2009-01107278.702005-12165214.34496135.31298755.70
2009-02303571.70107250.702006-01166149.60506708.07 530626.71
176541.13
2009-03
304516.30
104357.10
2006-02
540481.21 2011-08 273393.77 780852.30 178213.57 2009-04 787406.20 548263.51 182025.58 2009-05 2011-09 267193.16 816829.25 2009-06 193138.15 276552.67 568916.20 2011-10 825493.94 2009-07 195889.27 2011-11 281416.37 573102.85 851590.90 2011-12 2009-08 200394.83 576698.95 289847.70 855898.89 270010.40 2009-09 201708.14 2012-01 585405.34 867171.42270312.112009-10586643.29207545.742012-02
895565.50594604.722009-112012-03212493.18277998.11
889604.042012-04606225.012009-12274983.82220001.51
900048.772012-05625609.292010-01278656.31229588.98
924991.20287526.172010-02636072.262012-06224286.95
919072.40283090.682010-032012-07649947.46229397.93
924894.592012-08285739.272010-04656561.22233909.76
943688.75286788.212012-092010-05663351.37236497.88
936404.282012-102010-06293309.78673921.72240580.00
944832.352012-112010-07296883.05674051.48240664.07
974148.802012-122010-08308664.23687506.92244340.64
992129.252013-012010-09311228.55696471.50243821.90
998600.832010-102013-02296103.24253313.17699776.74
1035858.372010-112013-03710339.03259420.32310898.29
1032551.902013-04266621.54725851.79307648.422010-12
1042169.16310204.48261765.01733884.832013-052011-01
1054403.69259200.50736130.862013-062011-02313499.82
1052212.34266255.48310596.462011-032013-07758130.88
1061256.43314085.912011-04757384.562013-08266766.91
1077379.162011-052013-09312330.34763409.22269289.63
1070166.64
2013-10
780820.85274662.57319433.85
2011-06
772923.65
2011-07
270545.66
数据来源：中经网
三、VAR模型的构建
（一）数据平稳性检验
由于我的数据具有稍强的季节性，所以在刚开始的数据中做了消除季节性操作，趋势性也较。

VAR，所以先做一阶差分，在其满足平稳性之后开始做1强，而且数据的单位根检验接
近．
根据图形特征选取同时存在趋势项和截距项进行单位根检验
的显著性水平上是平稳序列。

在20%从而DLM1_SA DLM2_SA
模型滞后阶数的选择VAR（二）
模型是最优的。

因此VAR时6都得出滞后阶数为FPE AIC SC HQ从以上分析结果可以看出，选取的最优滞后阶数为6即K=6。

（三）VAR模型的估计
VAR从上图可以看出模型的参数估计大多显著
模型的检验（四）VAR 模型的平稳性检测，以及残差的独立性检验。

VARVAR模型的检验包括
满足平稳性的条件。

接下来进行残差的独立性检验VAR因此，
所以残差不存在自相关性，满足独立性假设。

模型的应用VAR二、．
（一）格兰杰因果检验
将两个变量建立group，根据VAR模型确定的滞后阶数，来确定滞后阶数，本例的滞后阶数为6.
（二）脉冲响应脉冲响应函数受到变量顺序的影响，因此，其结果的分析与主观因素有关。

的数量有M2和M2是相互影响的正向相关关系，这验证了市场上的M2和M1观察上图，
密切的关系，从时间长短来看，M1对于M2的长期影响要大于短期影响，而且M1对于M2的短期影响要显著些。

（三）方差分解
在VAR的输入窗口中，
的变化更M1的变化，而短期时间内，M2的波动的部分原因源自从方差分析结果来看M2居民的潜在购买力与现实这与脉冲响应的结果一致。

多与自身有关，所以说明在远期来看，购买力有很大的联系。

．。