结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤ppt课件.ppt

SVAR操作步骤目录注：进行向量自回归与误差修正模型分析首先必须进行稳定性检验
各个变量进行稳定性检验结果及分析思路如下：
（1）均稳定，则直接进行VAR构建请点VAR/SVAR建模
（2）部分稳定，部分不稳定请点VAR/SVAR建模
（3）不稳定，但均有相同单整阶数，请点协整检验及VEC（建议做）也可以做VAR建模（建议不做）VAR/SVAR建模第一步初始VAR建模第一步初始VAR建模检验说明
对已构建的初始VAR做如：
一AR根观察，以便确定模型的稳定性，模型不稳定则某些结果（如脉冲响应函数的标准误差）不是有效的。
二检验滞后阶数
三因果关系检验（注：因果关系检验应在阶数确定后展开，如检验结果阶数要更改，则用改正的阶数重新构建VAR后再行检验）
软件操做，请点VAR模型检验操作软件操做：建立最初的VARVAR检验操作最终VAR建模在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）构建SVAR模型——矩阵约束填写原则（简）构建SVAR模型脉冲响应分析方差分解协整检验及VEC协整检验协整检验在EViews软件中的实现
一起动程序
※VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择※View/CointegrationTest…即可。
二填写对话窗
三协整结果VEC模型在EViews软件中的实现
1.如何估计VEC模型
由于VEC模型的表达式仅仅适用于协整序列，所以应先运行Johansen协整检验，并确定协整关系数。需要提供协整信息作为VEC对象定义的一部分。①常数或线性趋势项不应包括在ExogenousSeries的编辑框中。对于VEC模型的常数和趋势说明应定义在Cointegration栏中。
②在VEC模型中滞后间隔的说明指一阶差分的滞后。例如，滞后说明“12”将包括VEC模型右侧的变量的一阶差分项的滞后，即VEC模型是两阶滞后约束的VAR模型。为了估计没有一阶差分项的VEC模型，指定滞后的形式为：“00”。③对VEC模型常数和趋势的说明在Cointegration栏（下图）。必须从5个趋势假设说明中选择一个，也必须在编辑框中填入协整关系的个数，应该是一个小于VEC模型中内生变量个数的正数。如果想强加约束于协整关系或(和)调整参数，用Restrictions栏。注意：如果没在VARSpecification栏中单击ImposeRestrictions项，这一栏将是灰色的。一旦填完这个对话框，单击OK即可估计VEC模型。VEC模型的估计分两步完成：在第一步，从Johansen所用的协整检验估计协整关系；第二步，用所估计的协整关系构造误差修正项，并估计包括误差修正项作为回归量的一阶差分形式的VAR模型。27VEC模型估计的输出包括两部分。第一部分显示了第一步从Johansen过程所得到的结果。如果不强加约束，EViews将会用系统默认的能可以识别所有的协整关系的正规化方法。系统默认的正规化表述为：将VEC模型中前r个变量作为剩余kr个变量的函数，其中r表示协整关系数，k是VEC模型中内生变量的个数。
第二部分输出是在第一步之后以误差修正项作为回归量的一阶差分的VAR模型。误差修正项以CointEq1，CointEq2，……表示形式输出。输出形式与无约束的VAR输出形式相同。29在VEC模型输出结果的底部，有系统的两个对数似然值。第一个值标有LogLikelihood(d.f.adjusted)，其计算用自由度修正的残差协方差矩阵，这是无约束的VAR模型的对数似然值。标有LogLikelihood的值是以没有修正自由度的残差协方差矩阵计算的。这个值与协整检验所输出的值是可比较的。2.VEC系数的获得
对于VEC模型，系数的估计保存在三个不同的二维数组中：A，B和C。A包含调整参数矩阵；B包含协整矩阵；C包含短期参数矩阵（一阶差方项滞后的系数）。
(3)C的第一个指标是VEC的方程序号，第二个指标是VEC中一阶差分回归量的变量序号。例如，C(2,1)表示：VEC第二个方程中第一个一阶差分回归量的系数。
在VEC模型的名字后面加一个点号和系数元素，就可以获得这些系数，如：
var01.a(2,1)
var01.b(2,1)
var01.c(2,1)
要察看A,B和C的每一个元素和被估计系数的对应关系，从VAR的工具栏中选择View/Representations即可。变量名称表9.4中取值为1或0的变量系数是本例施加的约束，如协整方程1表示实际消费方程，假设实际消费与实际M1、实际利率、物价和实际工业总产值之间存在长期均衡关系，而约束其他变量系数为0，即

（9.7.16）
其中ecm1t表示回归方程的残差项，也即误差修正模型中的误差修正项，式（9.7.16）实际消费方程中的系数表示：在其他条件不变的情况下，实际M1每增加1个百