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1、型主讲人：邓芳克里斯托弗 西姆斯3. 脉冲响应函数5. 方差分解6. 协整检验1. 向量自回归理论 向量自回归理论导入量自回归理论 传统的计量经济方法（如联立方程模型等 结构性方法 ）是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常幵不足以对变量之间的 动态联系 提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各变量之间关系的模型。一、向量自回归模型向量自回归 (基于数据的统计性质建立模型， 而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。一、向量自回归理论
2、1980年西姆斯（ 动了经济系统动态性分析的广泛应用，他本人也因此而荣获 2011年诺贝尔经济学奖。二 、 后阶数为 12+p+B t 其中， t是 ， 滞后阶数为 即上式称为非限制性向量自回归（ 型，是滞后算子 L的 k*k 的参数矩阵。当行列式 (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。2、结构 构 解释变量中含有当期变量，这是与 面以两变量 xt= 11+12 zt= 21+22 这是滞后阶数 p=1的 中 ， 机误差项 且它们之间不相关。系数 21表示 模型同样可以用如下向量形式表达，即 B0 0 +1 t （一）变量选取根据宏观经济理论 ,消费
3、(C)、投资 (I)和出口 (X)是影响经济的三驾马车 ,对经济增长有举足轻重的影响。所用年度数据均取自历年海南统计年鉴 ,每个变量样本时间跨度为 1987样本容量为 24。（二）数据预处理数据预处理包括三个步骤 : (1)凡以美元为单位的数据全部按当年的平均汇率折算为人民币 ;(2)所有数据均按 1987=100)进行平减 ,以消除价格波动因素影响并获取实际值 ;(3)由于数据的自然对数变换不改变原有的协整关系 ,并能使其趋势线性化 ,消除时间序列中存在的异方差现象,所以对所有数据取其自然对数值 ,以增强数据线性化趋势、消除异方差 ,同时便于考察各变量对 、 |“ ”选项，将会弹出下图所示的
4、对话框。在“ 有两个选项：“ 立的是无约束的向量自回归模型，即 立的是误差修正模型。“ 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。“ 输入的是内生变量。“ 输入的是外生变量，系统默认情况下将常数项 指定滞后区间三 、 1） ，即都在单位圆内，则该模型是稳定的；如果 ，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的 得到的结果有些是无效的。 （如脉冲响应函数的标准误差）在 |“ |“ 项，得到 1 . 5- 1 . 0- 0 . 50. 00. 51. 01. 5- 1 . 5 - 1 . 0 - 0 . 5 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5In v e r
5、s e R o o t s o f A R C h a r a c t e r i s t i c P o l y n o m i a 2） 假设是量 量 择 |“ |“ 项，可得到检验结果 。三 、 2） 5%的显著性水平下，变量 即拒绝原假设；但变量 能 三 、 3）滞后排除检验滞后排除检验（ 对 右图所示。第一列是滞后阶数，第 二至五 列是方程的 2统计量，最后一列是联合的 2统计量。三 、 4）滞后阶数标准滞后长度标准（ 计算出各种标准，选择无约束 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 滞后从 1开始，否则从 0开始）。表中用“ *”表示
6、从每一列标准中选的滞后阶数。选择 |“ |“ 项，在弹出的对话框中输入最大滞后阶数，然后单击“ 钮即可得到检验结果。三 、 脉冲响应函数在实际应用中，由于 无需对变量作任何先验性约束，因此在分析 往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析方法称为脉冲响应函数分析方法 (“ 输入冲击变量（ 脉冲响应变量（ 这里可以输入内生变量的名称，也可以输入变量的序号。在“ 输入显示的最长时期。“ 累积响应。对于稳定的 冲响应函数应趋于 0，累积响应趋于非 0常数。四 、脉冲响应函数五 、方差分解方差分解 (通过分析 每一个结
7、构冲击 对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对 择 |“ 选项，或者直接点击 能键即可得到脉冲响应函数的设定对话框。在脉冲响应函数的设定对话框中有两个选项卡：一个是“ 一个是“ 系统默认下打开的是“ 项卡。其中，“ 含三种显示形式，“ 格形式，“ 个图形式，“ 合图形式。系统默认下是“ 项。五 、方差分解方差分解的基本思想是，把系统中的全部内生变量 (k)个 的波动按其成因分解为与各个方程新息相关联的 分，从而得到新息对模型内生变量的相对重要程度。五 、方差分解在 择 “ 选项，弹出对话框。其部分内容设定与脉冲响应函数相同。当改变 于
8、、协整检验假定一些经济指标被某经济系统联系在一起，那么多长远看来这些变量应该具有均衡关系，这是建立和检验模型的基本出发点。在短期内，因为季节影响或随机干扰，这些变量有可能偏离均值。如果这种偏离是暂时的，那么随着时间推移将会回到均衡状态；如果这种偏离是持久的，就不能说这些变量之间存在均衡关系。1987年 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。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 一种是基于回归系数的协整检验，如 988年及在 1990年与 一种进行多变量协整检验的较好方法，因此，有时也称为 的分析问题，这就是 为矩阵 的秩等于它的非零特征根的个数，因此可以通过对非零特征根个数的检验来检验协整关系和协整向量的秩。六 、协整检验在 选择 对 象 工 具 栏 中 的“ |“ ” 选项 ， 打开右图所示的协整检验设定对话框。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对 、协整检验在“ of 确定协整方程的类型 。根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五类：第一类，序列 整方程没有截距项；第
