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文本内容:
实验六模型的概念和构造VAR
一、实验目的理解VAR模型的概念,掌握VAR模型的形式和特点,掌握VAR模型的识别、估计、检验和预测,了解似然比检验法,掌握脉冲响应的作用和应用,掌握使用Eviews软件进行相关的检验
二、基本概念VAR模型即向量自回归模型由希姆斯CA.Smis提出,在一个含有n个方程被解释变量的VAR模型中,每个被解释变量都对自身以及其它被解释变量的若干期滞后值回归,若令滞后阶数为k,则VAR模型的一般形式可用下式表示kZt=£AiZt—i+Vti=l其中,Zt表示由第t期观测值构成的n维列向量,Ai为n*n系数矩阵,Vt是由随机误差项构成的n维列向量,其中随机误差项Vi i=l,2,…n为白噪音过程,且满足EVitVjt=0i,j=l,2,・・.,n,且iw j对某变量全部滞后项系数的联合检验能够告诉我们该变量是否对被解释变量有显著的影响,但是不能告诉我们这种影响是正还是负,也不能告诉我们这种影响发生作用所需要的时间为解决这一问题,经常应用的方法是测量脉冲响应脉冲响应度量的是被解释变量对单位冲击的响应
三、实验内容及要求
1、实验内容在Eviews软件中利用VAR模型对我国货币政策的有效性进行检验取我国狭义货币供应量Ml,商品零售物价指数P,以及代表产出水平的国内生产总值GDP的季度数据,时间为1994年第一季度到2004年第二季度所有的数据我们都取它们的增长率,以保证序列的平稳性
2、实验要求1深刻理解VAR模型的基本概念,以及脉冲响应的基本概念;2思考如何建立适当的VAR模型;如何利用VAR模型进行预测;3熟练掌握相关Eviews操作
四、实验指导
1、导入数据打开Eviews软件,点击“File”—“New--Workfile”选项,出现Workfile Range”对话框,在Workfile frequency”框中选择“Quarterly“,在Start date和“End date”框中分别输入“1994:1”和“2004:2”,然后单击“0中点击“File”一aImport—Read Text-Lotus-Excel,找到要导入的名为EX
6.
3.xls的Excel文档,单击“打开”出现“Excel SpreadsheetImport”对话框并在其中输入“CPI”、“GDP”和“Ml”,单击“0K”完成数据导入为保证序列的平稳性,所有的数据我们都取它们的增长率在命令框输入命令genrCPIDL=DLOGCPI,生成CPI增长率序列CPIDLo同样的方法生成GDPDL、M1DL序列
2、建立模型点击“Quick”—Estimate VAR,弹出如图6-1所示的窗口在左边u VARSpecification,,中我们选择Unrestricted VAR,滞后长度我们从一阶试起,在右边“Endogenous”空白栏中我们键入变量名称“cpidl mldl gdpdl,在Exdogenous”空白栏中保留常数项“C”,点击“0K”,即可以得到估计结果Unrestricted VectorAutoregressionVAR specification:Series Groupsto includein VAR:Endogenous:《Unrestricted VARVectorError Correction叩idl mldlgdpd|Lag intervalsas rangepairs:[riExogenous:Sample:Fl994:12004:2[c,Include intercept.OK^Cancel图6—1VAR模型设定在选择滞后项时,我们应用信息准则,表6—1中是我们试验的几个滞后项根据金融理论,货币效应时滞在一年左右,所以我们选择最大5阶及相应的信息值表6-1不同滞后值下的AIC值和SC值滞后值12345AIC值-
10.32-
11.53-
12.45-
12.73-
13.20SC值-
9.81-
10.64-
11.16-
11.03-
11.09由表6—1,根据AIC信息准则,我们应选择滞后项为5,根据SC信息准则,我们应选择滞后项为3,考虑到3阶后AIC值下降较缓,因此我们根据SC值选择滞后项为3,然后进行估计,得到如图6—2所示的结果CPIDL M1DL GDPDLCPIDL-
10.231545-
0.
4540250.
3313270.
199390.
363500.
545811.16128-
1.
249020.60704CPIDL-
20.076421-
0.
9692250.
4767820.
163260.
297640.
446920.46809-
3.
256351.06682CPIDL-
30.
0790050.
1548530.
6972430.
189400.
345290.
518460.
417140.
448471.34484M1DL-
10.203608-
0.
4600360.
1716460.
115490.
210560.
316161.76295-
2.
184850.54291M1DL-2-
0.289403-
0.125967-
0.
0497200.
104440.
190410.28590-
2.77099-
0.66157-
0.17391M1DL-3-
0.003083-
0.173310-
0.
0238640.
120240.
219210.32914-
0.02564-
0.79063-
0.07250GDPDL-
10.092482-
0.002143-
1.
1107260.
041690.
076000.
114122.21838-
0.02820-
9.73287GDPDL-
20.114096-
0.142067-
0.
7922350.
046700.
085140.
127842.44308-
1.66858-
6.19690GDPDL-
30.066997-
0.053859-
0.
4395120.
031720.
057820.
086822.11235-0,93144-
5.06215-
0.
0024660.
0719700.
0715070.
009910.
018070.02713-
0.
248853.
982902.63549R-squared Adj.
0.
6389760.
6072710.848922R-squared Sum
0.
5229330.
4810360.800361sq.resids S.E.
0.
0076430.
0254020.057272equation
0.
0165210.
0301200.045227F-statistic Log
5.
5063584.
81066117.48161likelihood Akaike
107.
800484.
9797369.53331AIC SchwarzSC-
5.147388-
3.946302-
3.133332Mean dependent-
4.716444-
3.515358-
2.702388S.D.dependent
0.
0032550.
0338200.
0146680.
0239200.
0418110.101221Determinant ResidualCovariance
1.62E-10Log Likelihood
266.5314Akaike InformationCriteria-
12.44902Schwarz Criteria-
11.15619图6—2VAR模型估计结果在图6—2中我们也可以看到,在同一变量不同的滞后项,有的是显著的,有的是不显著的,有的符号是相反的,验证了我们所说的VAR模型是缺乏理论依据的,我们无法直接得出某种结论首先,对于物价CPI,上期的货币供应量对其的影响是显著的,并且系数为正,与理论相符,说明货币供应量的增加将使物价水平上升其次,对于货币供应量来说,GDP和物价水平对其影响不显著,说明货币供应量不受上期的产出和物价水平的影响,是一个独立的外生变量,由央行控制,不受实体经济要素的影响再次,对于GDP,上期的货币供应量对其没有影响,这也从一个侧面验证了前几年我国实施的稳健的货币政策效果是不大的,而上期物价水平则对产出有显著的正的影响
3、检验脉冲响应在Eviews软件点击Impulse菜单,就会弹出如图6—2所示窗口:■AR工-pulse ResponsesDisplaydefinition:Display type:Innovations to:CPIDLM1DLGDPDL|TableMultiple graphscauseResponses by:♦Impulse responsesCPIDLM1DLGDPDL VariancedecompositionResponsestandard errors:using theOrdering:NoneCPIDLM1DLGDPDL♦Analytic asymptoticMonteCarlo Repetitions:|lPeriods:10unrestricted VARs only^^Cancel图6-3VAR脉冲响应设定我们选择对三个变量都进行脉冲响应测试,冲击也分别来自三个变量,然后选择时期为10(其它各项可根据需要选择),点击“0K”,得到如图6—4所示的脉冲测试结果Response ofM1DL toOne S.D.InnovationsResponse ofCPIDL toOne S.D.Innovations图6—4VAR脉冲响应结果口——CPIDL——L11DL——GDPDlJ|CPIDL GOPD。