23-VAR--脉冲-方差分解-协整

1一、一、VAR模型及特点模型及特点二、二、VAR模型滞后阶数模型滞后阶数p的确定方法的确定方法三、格兰杰因果关系检验三、格兰杰因果关系检验四、脉冲响应函数与方差分解四、脉冲响应函数与方差分解五、五、Jonhanson协整检验协整检验 六、建立六、建立VAR模型模型七、利用七、利用VAR模型进行预测模型进行预测八、向量误差修正模型八、向量误差修正模型VAR 模型分析模型分析21.VAR模型模型向量自回归模型向量自回归模型 经典计量经济学中，由线性方程构成的联立方程经典计量经济学中，由线性方程构成的联立方程组模型，由科普曼斯（组模型，由科普曼斯（poOKmans1950）和霍德科普曼和霍德科普曼斯（斯（Hood-poOKmans1953）提出。联立方程组模型在提出。联立方程组模型在20世纪五、六十年代曾轰动一时，其优点主要在于对每个方世纪五、六十年代曾轰动一时，其优点主要在于对每个方程的残差和解释变量的有关问题给予了充分考虑，提出了程的残差和解释变量的有关问题给予了充分考虑，提出了工具变量法、两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法、有工具变量法、两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法、有限信息极大似然法和完全信息极大似然法等参数的估计方限信息极大似然法和完全信息极大似然法等参数的估计方法。这种建模方法用于研究复杂的宏观经济问题，有时多法。这种建模方法用于研究复杂的宏观经济问题，有时多达万余个内生变量。当时主要用于预测和达万余个内生变量。当时主要用于预测和一、一、VARVAR模型及特点模型及特点3政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满意。意。联立方程组模型的主要问题：联立方程组模型的主要问题：（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型。遗憾的是经济理论并未明确的给出变量之间的动态关系。遗憾的是经济理论并未明确的给出变量之间的动态关系。（2）内生、外生变量的划分问题较为复杂；）内生、外生变量的划分问题较为复杂；（3）模型的识别问题，当模型不可识别时）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到可识别为达到可识别的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种工具变量的解释能力很弱；工具变量的解释能力很弱；（4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设，）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设，带来更严重的伪回归问题。带来更严重的伪回归问题。4 由此可知，经济理论指导下建立的结构性经典计量模由此可知，经济理论指导下建立的结构性经典计量模型存在不少问题。为解决这些问题而提出了一种用非结构型存在不少问题。为解决这些问题而提出了一种用非结构性方法建立各变量之间关系的模型。本章所要介绍的性方法建立各变量之间关系的模型。本章所要介绍的VARVAR模模型和型和VECVEC模型，就是非结构性的方程组模型。模型，就是非结构性的方程组模型。VAR(Vector Autoregression)VAR(Vector Autoregression)模型由西姆斯模型由西姆斯（C.A.Sims,1980C.A.Sims,1980）提出提出,他推动了对经济系统动态分析的他推动了对经济系统动态分析的广泛应用，是当今世界上的主流模型之一。受到普遍重视，广泛应用，是当今世界上的主流模型之一。受到普遍重视，得到广泛应用。得到广泛应用。VAR VAR模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、正负及持续的时间。击，冲击的大小、正负及持续的时间。VAR VAR模型的定义式为：设模型的定义式为：设 是是N N1 1阶时序阶时序应变量列向量，则应变量列向量，则p p阶阶VARVAR模型（记为模型（记为VAR(p)VAR(p)）：）：12()TtttNtYy yyp11221ti t itttp t ptiYYUYYYU（1）5式中，式中，是第是第i i个待估参数个待估参数N NN N阶矩阵阶矩阵;是是N N1 1阶随机误差列向量阶随机误差列向量;是是N NN N阶方差协方差矩阵；阶方差协方差矩阵；p p 为模型最大滞后阶数。为模型最大滞后阶数。由式（由式（11.111.1）知，）知，VAR(p)VAR(p)模型，是以模型，是以N N个第个第t t期变量期变量 为应变量，以为应变量，以N N个应变量个应变量的最大的最大p p阶滞后变量为解释变量的方程组模型，方程组模阶滞后变量为解释变量的方程组模型，方程组模型中共有型中共有N N个方程。显然，个方程。显然，VARVAR模型是由单变量模型是由单变量ARAR模型推广到模型推广到多变量组成的多变量组成的“向量向量”自回归模型。自回归模型。对于两个变量（对于两个变量（N=2N=2），），时，时，VAR(2)VAR(2)模型为模型为(i 1,2,p)i12(u u)TtttNtUu12ttNtyyy12ttNtyyy(x)TtttYy211221ti t ittttiYYUYYU6用矩阵表示：用矩阵表示：待估参数个数为待估参数个数为2 2 2 22=2=用线性方程组表示用线性方程组表示VAR(2)VAR(2)模型：模型：显然，方程组左侧是两个第显然，方程组左侧是两个第t t期内生变量；右侧期内生变量；右侧分别是两个分别是两个1 1阶和两个阶和两个2 2阶滞后应变量做为解释变量，阶滞后应变量做为解释变量，且各方程最大滞后阶数相同且各方程最大滞后阶数相同,都是都是2 2。这些滞后变量与。这些滞后变量与随机误差项不相关（假设要求）。随机误差项不相关（假设要求）。121111112211212121122122122222ttttttttyyyuxxxu 1111112121122122112111221221222222ttttttttttttyyxyxuxyxyxu2PN7 由于仅有内生变量的滞后变量出现在等式的由于仅有内生变量的滞后变量出现在等式的右侧，故不存在同期相关问题，用右侧，故不存在同期相关问题，用“LSLS”法估计法估计参数，估计量具有一致和有效性。而随机扰动列参数，估计量具有一致和有效性。而随机扰动列向量的自相关问题可由增加作为解释应变量的滞向量的自相关问题可由增加作为解释应变量的滞后阶数来解决。后阶数来解决。这种方程组模型主要用于分析联合内生变量这种方程组模型主要用于分析联合内生变量间的动态关系。联合是指研究间的动态关系。联合是指研究N N个变量个变量 间的相互影响关系，动态是指间的相互影响关系，动态是指p p期滞后。故称期滞后。故称VARVAR模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束VARVAR模型。建模型。建VARVAR模型的目的：模型的目的：（1 1）预测，且可用于长期预测；）预测，且可用于长期预测；（2 2）脉冲响应分析和方差分解，用于变量间）脉冲响应分析和方差分解，用于变量间的动态结构分析。的动态结构分析。12ttNty yy8 所以所以,VAR,VAR模型既可用于预测模型既可用于预测,又可用于结构又可用于结构分析。近年又提出了结构分析。近年又提出了结构VARVAR模型（模型（SVARSVAR：Structural VARStructural VAR）。）。有取代结构联立方程组模有取代结构联立方程组模型的趋势。由型的趋势。由VARVAR模型又发展了模型又发展了VECVEC模型模型。2.VAR模型的特点模型的特点 VARVAR模型较联立方程组模型有如下特点：模型较联立方程组模型有如下特点：（1 1）VARVAR模型不以严格的经济理论为依据。模型不以严格的经济理论为依据。在建模过程中只需明确两件事：第一，哪些变量在建模过程中只需明确两件事：第一，哪些变量应进入模型（要求变量间具有相关关系应进入模型（要求变量间具有相关关系格兰格兰杰因果关系杰因果关系 ）；第二，滞后阶数）；第二，滞后阶数p p的确定（保证的确定（保证残差刚好不存在自相关）；残差刚好不存在自相关）；9 （2 2）VARVAR模型对参数不施加零约束（如模型对参数不施加零约束（如t t检检验）；验）；（3 3）VARVAR模型的解释变量中不含模型的解释变量中不含t t期变量，所期变量，所有与联立方程组模型有关的问题均不存在；有与联立方程组模型有关的问题均不存在；（4 4）VARVAR模型需估计的参数较多。如模型需估计的参数较多。如VARVAR模型模型含含3 3个变量（个变量（N=3N=3），），最大滞后期为最大滞后期为p=2p=2，则有则有 =2=232=1832=18个参数需要估计；个参数需要估计；（5 5）当样本容量较小时，多数参数估计的精）当样本容量较小时，多数参数估计的精度较差，故需大样本，一般度较差，故需大样本，一般n50n50。注意：注意：“VARVAR”需大写，以区别金融风险管理需大写，以区别金融风险管理中的中的VaRVaR。2PN10 建立建立VARVAR模型只需做两件事模型只需做两件事 第一，哪些第一，哪些变量可作为应变量？变量可作为应变量？VARVAR模型中应模型中应纳入具有相关关系的变量作为应变量，而变量间纳入具有相关关系的变量作为应变量，而变量间是否具有相关关系，要用格兰杰因果关系检验确是否具有相关关系，要用格兰杰因果关系检验确定。定。第二，确定模型的最大滞后阶数第二，确定模型的最大滞后阶数p p。首先介绍首先介绍确定确定VAR模型最大滞后阶数模型最大滞后阶数p的方法：的方法：在在VARVAR模型模型中解释变量的最大滞后阶数中解释变量的最大滞后阶数p p太小，残差可能存在太小，残差可能存在自相关，并导致参数估计的非一致性。适当加大自相关，并导致参数估计的非一致性。适当加大p p值（即增加滞后变量个数），可消除残差中存在值（即增加滞后变量个数），可消除残差中存在 二、二、VARVAR模型模型中滞后阶数中滞后阶数p p的确的确定方法定方法 11的自相关。但的自相关。但p p值又不能太大。值又不能太大。p p值过大，待估参数多值过大，待估参数多,自由度降低严重，直接影响模型参数估计的有效性。自由度降低严重，直接影响模型参数估计的有效性。这里介绍两种常用的确定这里介绍两种常用的确定p p值的方法。值的方法。（1）用赤池信息准则（）用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（）和施瓦茨（SC）准）准则确定则确定p值。值。确定确定p p值的方法与原则是在增加值的方法与原则是在增加p p值的过程值的过程中，使中，使AICAIC和和 SCSC值同时最小。值同时最小。具体做法是具体做法是：对年度：对年度、季度数据，一般比较到季度数据，一般比较到P=4P=4，即分别建立，即分别建立VAR(1)VAR(1)、VAR(2)VAR(2)、VAR(3)VAR(3)、VAR(4)VAR(4)模型模型，比较，比较AICAIC、SCSC，使它们同时取最小值的，使它们同时取最小值的p p值即为所求值即为所求。而对月度数据，一般比较到。而对月度数据，一般比较到P=12P=12。当当AICAIC与与SCSC的最小值对应不同的的最小值对应不同的p p值时，只能用值时，只能用LRLR检验法。检验法。12 （2）用似然比统计量）用似然比统计量LR选择选择p值。值。LRLR定义为定义为：式中，式中，和和 分别为分别为VAR(p)VAR(p)和和VAR(p+i)VAR(p+i)模型的对数似然函数值；模型的对数似然函数值；f f为自由度。为自由度。用对数似然比统计量用对数似然比统计量LRLR确定确定P P的方法用案例说的方法用案例说明。明。22 ln()ln()()(11.2)LRl pl p iflnl(p+i)lnl(p)13格兰杰因果关系格兰杰因果关系 1.1.格兰杰因果性定义格兰杰因果性定义 克莱夫克莱夫.格兰杰（格兰杰（Clive.Granger,1969）和西姆和西姆斯（斯（C.A.Sims,1972）分别提出了含义相同的定义，分别提出了含义相同的定义，故除使用故除使用“格兰杰非因果性格兰杰非因果性”的概念外，也使用的概念外，也使用“格兰杰因果性格兰杰因果性”的概念。其定义为：的概念。其定义为：如果由如果由 和和 的滞后值决定的的滞后值决定的 的条件分布与的条件分布与仅由仅由 的滞后值所决定的的滞后值所决定的 的条件分布相同，即的条件分布相同，即：（3）则称则称 对对 存在格兰杰非因果性。存在格兰杰非因果性。111(|,)(|,)tttttf y yxf y y1txtytytytytytx14 格兰杰非因果性的另一种表述为其它条件不格兰杰非因果性的另一种表述为其它条件不变变，若加上若加上 的滞后变量后对的滞后变量后对 的预测精度无的预测精度无显著性改善，则称显著性改善，则称 对对 存在格兰杰非因果性存在格兰杰非因果性关系。关系。为简便，通常把为简便，通常把 对对 存在格兰杰非因果存在格兰杰非因果性关系表述为性关系表述为 对对 存在格兰杰非因果关系（存在格兰杰非因果关系（严格讲，这种表述是不正确的）。严格讲，这种表述是不正确的）。顾名思义，格兰杰非因果性关系，也可以用顾名思义，格兰杰非因果性关系，也可以用“格兰杰因果性格兰杰因果性”概念。概念。2.2.格兰杰因果性检验格兰杰因果性检验 与与 间格兰杰因果关系回归检验式为间格兰杰因果关系回归检验式为1tx1txtxtxtxtytytytyty15 （4）如有必要，可在上式中加入位移项、趋势项如有必要，可在上式中加入位移项、趋势项、季节虚拟变量等。检验、季节虚拟变量等。检验 对对 存在格兰杰非因存在格兰杰非因果性的零假设是：果性的零假设是：显然，如果（显然，如果（4）式中）式中 的滞后变量的回归的滞后变量的回归系数估计值都不显著，则系数估计值都不显著，则 H0 不能被拒绝，即不能被拒绝，即 对对 不不 存在存在 格兰杰因果性格兰杰因果性。反之，如果。反之，如果 的任何的任何一个滞后变量回归系数的估计值是显著的，则一个滞后变量回归系数的估计值是显著的，则 对对 存在格兰杰因果关系。存在格兰杰因果关系。111211ptitiititiipptitiititiiyyxuxxyup012:0pHtxtxtxtytytxtxty16类似的，可检验类似的，可检验 对对 是否存在格兰杰因果关系。是否存在格兰杰因果关系。上述检验可构建上述检验可构建F统计量来完成。统计量来完成。当当 时，接受时，接受H0，对对 不存在格兰杰因不存在格兰杰因果关系；果关系；当当 时，拒绝时，拒绝H0，对对 存在格兰杰因果存在格兰杰因果关系。关系。实际中，使用概率判断。实际中，使用概率判断。注意：注意：（1）由式（）由式（4）知）知,格兰杰因果关系检验式格兰杰因果关系检验式,是回是回归式，因此，要求受检变量是平稳的，对非平稳变量归式，因此，要求受检变量是平稳的，对非平稳变量要求是协整的，以避免伪回归。故在进行格兰杰因果要求是协整的，以避免伪回归。故在进行格兰杰因果关系检验之前，要进行单位根检验、对非平稳变量要关系检验之前，要进行单位根检验、对非平稳变量要进行协整检验。进行协整检验。FFFFtxtxtytytytx17 （2）格兰杰因果性，指的是双向因果关系，）格兰杰因果性，指的是双向因果关系，即相关关系。单向因果关系是指因果关系，近年即相关关系。单向因果关系是指因果关系，近年有学者认为单向因果关系的变量也可作为内生变有学者认为单向因果关系的变量也可作为内生变量加入量加入VAR模型；模型；（3）此检验结果与滞后期）此检验结果与滞后期p的关系敏感且两的关系敏感且两回归检验式滞后阶数相同。回归检验式滞后阶数相同。（4）格兰杰因果性检验原假设为：宇宙集）格兰杰因果性检验原假设为：宇宙集、平稳变量（对非平稳变量要求是协整的）、大、平稳变量（对非平稳变量要求是协整的）、大样本和必须考虑滞后。样本和必须考虑滞后。（5）格兰杰因果关系检验，除用于选择建）格兰杰因果关系检验，除用于选择建立立VAR模型的应变量外，也单独用于研究经济模型的应变量外，也单独用于研究经济变量间的相关或因果关系（回归解释变量的选择变量间的相关或因果关系（回归解释变量的选择）以及研究政策时滞等。）以及研究政策时滞等。18 格兰杰因果性检验的格兰杰因果性检验的EViews命令：命令：在工作文件窗口，选中全部欲检序列名后，在工作文件窗口，选中全部欲检序列名后，选择选择Quicp/Group Statistics/Granger Causality Test，在弹出的序列名窗口，点击，在弹出的序列名窗口，点击OK即可。即可。19 表表8 格兰杰因果性检验结果格兰杰因果性检验结果 由表由表8知，知，LGDPt、LCt 和和LIt之间存在格兰之间存在格兰杰因果性，故杰因果性，故LGDPt、LCt和和LIt均可做为均可做为VAR模模型的应变量。型的应变量。20建立建立VARVAR模型模型 在工作文件窗口，在主菜单栏选在工作文件窗口，在主菜单栏选Quicp/Estimate VAR，OK，弹出，弹出VAR定义窗口，定义窗口，见图见图5。图图5 VAR模型定义窗口模型定义窗口21 在在VAR模型定义窗口中填毕（选择包括截距模型定义窗口中填毕（选择包括截距）有关内容后，点击）有关内容后，点击OK。输出结果包含三部分。输出结果包含三部分，分别示于表，分别示于表9、表、表10和表和表11。表表9 VAR模型参数估计结果模型参数估计结果2223表表10 VAR模型各方程检验结果模型各方程检验结果表表11 VAR模型整体检验结果模型整体检验结果24 将表将表9的的VAR(2)模型改写成矩阵形式模型改写成矩阵形式:1111.55730.01480.19210.73470.64670.18502.77550.47150.04411.1104 0.7703 0.07840.6223 0.3945 0.07042.9315 1.4694 0.3983ttttttLGDPLGDPLCtLCtLItLIt 2220.58980.43542.2064tttLGDPLCtLIt 25 表表9 中列表示方程参数估计结果和参数的中列表示方程参数估计结果和参数的标准差标准差t检验值。可以发现许多检验值。可以发现许多t检验值不显著，检验值不显著，一般不进行剔除，一般不进行剔除，VAR 理论不看重个别检验结果理论不看重个别检验结果，而是注重模型的整体效果，不分析各子方程的，而是注重模型的整体效果，不分析各子方程的意义。意义。表表10 每一列表示各子方程的检验结果。每一列表示各子方程的检验结果。表表11是对是对VAR模型整体效果的检验。其中包模型整体效果的检验。其中包括残差的协方差、对数似然函数和括残差的协方差、对数似然函数和AIC 与与 SC。建立了建立了VAR模型之后，在模型窗口工具栏点模型之后，在模型窗口工具栏点击击Name，将，将VAR模型保存，以便进行脉冲响应模型保存，以便进行脉冲响应等特殊分析。等特殊分析。注意：注意：平稳变量建立的平稳变量建立的VAR模型是平稳的，模型是平稳的，而建立平稳而建立平稳VAR模型的变量不一定是平稳变量。模型的变量不一定是平稳变量。26利用利用VAR(P)VAR(P)模型进行预测模型进行预测 VAR模型是非结构模型，故不能用模型进模型是非结构模型，故不能用模型进行结构分析。预测是行结构分析。预测是VAR模型的应用之一，模型的应用之一，由于我们所建立的由于我们所建立的VAR(2)模型通过了全部检模型通过了全部检验。故可用其进行预测。验。故可用其进行预测。若对建立的若对建立的VAR（2）模型进行预测，）模型进行预测，首首先要扩大工作文件范围和样本区间，然后先要扩大工作文件范围和样本区间，然后在模在模型窗口型窗口中选择中选择Procs/Mape Model，屏幕出现模屏幕出现模型定义窗口，型定义窗口，将其命名为将其命名为MODEL01，如图如图6。27模型定义窗口中位于线性模型窗口第一行模型定义窗口中位于线性模型窗口第一行:assignall f表示将表示将VAR模型中各内生变量的预测值存入以模型中各内生变量的预测值存入以原序列名加后缀字符原序列名加后缀字符“f”生成的新序列（这里生成的新序列（这里演示的是拟合）。演示的是拟合）。预测预测 在工具栏中点击在工具栏中点击Solve，则线性模型出现在，则线性模型出现在图图6中，模型预测窗口示于图中，模型预测窗口示于图7。28 图图6 线性模型窗口线性模型窗口29 图图7 模型预测窗口模型预测窗口30 图图8和图和图9分别是利用动态和静态方法计算出的分别是利用动态和静态方法计算出的样本期内实际值与拟合值的比较。样本期内实际值与拟合值的比较。由图看出，动由图看出，动态拟合结果只能反映序列的变化趋势，而无法对态拟合结果只能反映序列的变化趋势，而无法对短期波动进行刻画。所以，短期波动进行刻画。所以，VAR模型适用于短期模型适用于短期预测，预测精度高和长期规划预测。预测，预测精度高和长期规划预测。图图8 动态拟合结果动态拟合结果图图9静态拟合结果静态拟合结果312.3脉冲响应函数与方差分解脉冲响应函数与方差分解 对于政策时滞的实证研究主要有如下对于政策时滞的实证研究主要有如下4种方法：种方法：（1）对时序变量数据或图、表进行直观分析，）对时序变量数据或图、表进行直观分析，方法简单，但主观性强，精方法简单，但主观性强，精 度低；度低；（2）时序时差相关系数法，只能给出滞后期，）时序时差相关系数法，只能给出滞后期，不能给出持续的时间、影响程度和相互作用。不能给出持续的时间、影响程度和相互作用。（3）脉冲响应函数（冲击）法；）脉冲响应函数（冲击）法；（4）方差分解法。）方差分解法。后两种方法是目前国外常用的方法，近年国内后两种方法是目前国外常用的方法，近年国内学者开始采用进行政策时滞分析。这里重点介绍后学者开始采用进行政策时滞分析。这里重点介绍后两种方法。两种方法。32 时差相关系数时差相关系数(Cross Correlation)分析法是利用相分析法是利用相关系数检验经济时序变量间滞后关系的一种常用方法。关系数检验经济时序变量间滞后关系的一种常用方法。对两个时序变量，选择一个作为基准变量，计算与另一对两个时序变量，选择一个作为基准变量，计算与另一变量在时间上错开变量在时间上错开(滞后滞后)时的相关系数。以相关系数的时的相关系数。以相关系数的大小判断两变量间的时差大小判断两变量间的时差(仅能判断时差仅能判断时差)关系。关系。两时序变量间的时差相关系数两时序变量间的时差相关系数 为为:1.1.时差相关系数时差相关系数k12211()()()()ntkttknntktttxxyyxxyy(1,2,12)k(5)33式中，式中，为两时序变量为两时序变量xt、yt 在时差（滞后期）在时差（滞后期）为为p时的相关系数。时的相关系数。由（由（5）式知，）式知，yt 为基准变量（即为基准变量（即t为基）为基）为为xt滞后滞后p期序列的均值；期序列的均值；为为yt的均值；的均值；n为样本容量；为样本容量；p为滞后期（时差），取值为整数。若取正为滞后期（时差），取值为整数。若取正整数，则表示整数，则表示xt滞后于滞后于yt；若取负整数，则表示若取负整数，则表示xt超前于超前于yt；若取零，则表示两变量一致。若取零，则表示两变量一致。kkxy34 此法计算简单，容易理解。实际计算时，通常计此法计算简单，容易理解。实际计算时，通常计算基准变量（如算基准变量（如GDP、物价水平等）的增长率与政、物价水平等）的增长率与政策变量的增长率间的时差相关系数。但反映的是政策变量的增长率间的时差相关系数。但反映的是政策变量变化后引起基准变量变化的相关性，不能给策变量变化后引起基准变量变化的相关性，不能给出持续时间、影响程度和变化方向。严格讲时差相出持续时间、影响程度和变化方向。严格讲时差相关系数法给出的时滞仅是从政策变化到对经济系统关系数法给出的时滞仅是从政策变化到对经济系统产生影响的时间间隔。由于多数时序变量具有时间产生影响的时间间隔。由于多数时序变量具有时间趋势，可能有伪相关，使计算结果传递错误信息，趋势，可能有伪相关，使计算结果传递错误信息，因此，通常进行平稳化处理。即对数化因此，通常进行平稳化处理。即对数化,差分差分,增长率。增长率。（最好对变量进行平稳性检验）。（最好对变量进行平稳性检验）。35 EViews命令为：在主窗口点击：命令为：在主窗口点击：Quicp/Group Statistics/Corss Correogram =序列名窗口，键入二序列名（序列名窗口，键入二序列名（只允许键入两个变量），只允许键入两个变量），OK。在弹出的滞后窗口，默认在弹出的滞后窗口，默认12，OK。给出二时序变量的相关系数。然后进行比给出二时序变量的相关系数。然后进行比较，其中较，其中|最大者对应的时差就是二序列间最大者对应的时差就是二序列间的时滞。的时滞。k36 这里介绍的脉冲响应函数和下面将要介绍的方差这里介绍的脉冲响应函数和下面将要介绍的方差分解法，较时差相关系数法具有两个突出优点：分解法，较时差相关系数法具有两个突出优点：第一第一,可将所考虑的全部变量纳入一个系统，反映可将所考虑的全部变量纳入一个系统，反映系统内所有变量间的相互影响，给出的是系统内全部信系统内所有变量间的相互影响，给出的是系统内全部信息相互作用结果。而时差相关系数法只能考虑两个变量息相互作用结果。而时差相关系数法只能考虑两个变量。第二第二,不仅能给出政策效果时滞，时滞区间，而且能不仅能给出政策效果时滞，时滞区间，而且能给出影响的程度与方向，结果准确。而时差相关系数法给出影响的程度与方向，结果准确。而时差相关系数法只能给出时滞。只能给出时滞。（1 1）脉冲响应函数。）脉冲响应函数。对对VAR模型而言，单个参数估模型而言，单个参数估计值的经济解释是困难的，其应用除预测外，最重要的计值的经济解释是困难的，其应用除预测外，最重要的应用是脉冲响应分析和方差分解。脉冲响应函数描述应用是脉冲响应分析和方差分解。脉冲响应函数描述 2 2 脉冲响应函数脉冲响应函数37的是一个内生变量对残差（的是一个内生变量对残差（称为称为 Innovation）冲击的反应冲击的反应(响应响应)。具体而言，它描述的是在随。具体而言，它描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击（来自机误差项上施加一个标准差大小的冲击（来自系统内部或外部）后对内生变量的当期值和未系统内部或外部）后对内生变量的当期值和未来值所产生的影响（动态影响）。这种分析方来值所产生的影响（动态影响）。这种分析方法称为脉冲响应函数（法称为脉冲响应函数（IRF:impulse-response function）。）。为浅显说明脉冲响应的基本原理，说明残差为浅显说明脉冲响应的基本原理，说明残差是如何将冲击（对新息是冲击，对内生变量是是如何将冲击（对新息是冲击，对内生变量是对冲击的响应）传递给内生变量的。以含两个对冲击的响应）传递给内生变量的。以含两个内生变量的内生变量的VAR（2）模型为例予以说明。设两）模型为例予以说明。设两变量变量VAR（2）模型：）模型：38式中，式中，M为货币供应量。为货币供应量。（6）若系统受某种扰动，使若系统受某种扰动，使 发生发生1个标准差的个标准差的变化（冲击），不仅使变化（冲击），不仅使 立即发生变化（响立即发生变化（响应），而且还会通过应），而且还会通过 ，影响影响 的取值的取值,且会影响其后的且会影响其后的GDP和和M的取值（滞后响的取值（滞后响应）。脉冲响应函数描述了系统内变量间的这种应）。脉冲响应函数描述了系统内变量间的这种相互冲击与响应的轨迹，显示了任一扰动如何通相互冲击与响应的轨迹，显示了任一扰动如何通过模型（市场），冲击其它所有变量的链式反应过模型（市场），冲击其它所有变量的链式反应的全过程。同理，的全过程。同理，也会引起类似地冲击链式也会引起类似地冲击链式反应。反应。11112211112212112222112222+ttttttttttttGDPGDPGDPMMeMMMGDPGDPe1tete2tGDP1tGDP2tGDPtm39 下面通过式（下面通过式（6）具体说明新息是如何传递给内生）具体说明新息是如何传递给内生变量的。变量的。为简便起见，假定系统从为简便起见，假定系统从0期开始运行，则期开始运行，则 给定新息（扰动）给定新息（扰动），且其后均为，且其后均为0，即，即 ，称此为，称此为0期扰动，对期扰动，对的冲击，亦即的冲击，亦即 与与 的响应。的响应。当当 t=0时：时：；将其代入；将其代入(6)。当当 t=1时：时：；将其代入；将其代入(6)。当当 t=2时：时：；将其代入；将其代入(6)。12120GDPGDPMM10201,0ee120(1,2,)tteetttGDPM和tGDPtM001,M0GDP 111121,MGDP221112112122121211122,M GDP 40以此类推，设求得响应的结果为以此类推，设求得响应的结果为 ，称为由，称为由GDP的冲击引起的冲击引起的的GDP的响应函数。同样有的响应函数。同样有 ，称为由，称为由GDP的冲击引起的冲击引起的的M的响应函数。的响应函数。同理，将第同理，将第0期的脉冲改为期的脉冲改为 ，即可求出，即可求出M的冲击引起的冲击引起GDP与与M的响应函数。的响应函数。显然以上的脉冲响应函数明显地捕捉到了冲击的显然以上的脉冲响应函数明显地捕捉到了冲击的效果。效果。上述冲击思想可以推广到含上述冲击思想可以推广到含N个内生变量的个内生变量的VAR(p)模型。模型。012,GDP,GDPGDP 012,M,MM10200,1ee41 对脉冲响应函数处理的困难在于对脉冲响应函数处理的困难在于各残差各残差间不是完全非相关的。间不是完全非相关的。当残差间相关时，当残差间相关时，它们它们的共同部分不易识别，处理这一问题的不严格的共同部分不易识别，处理这一问题的不严格做法是做法是将共同部分归于将共同部分归于VAR系统第系统第1个方程的个方程的扰动项。扰动项。对有对有3个内生变量的个内生变量的VAR模型每个内生变模型每个内生变量都对应着量都对应着3个脉冲响应函数，故一个含个脉冲响应函数，故一个含3个内个内生变量的生变量的VAR将有将有9个脉冲响应函数。个脉冲响应函数。42(2)Eviews脉冲响应命令脉冲响应命令 在在VAR模型窗口的工具栏点击模型窗口的工具栏点击Impulse就就会弹出脉冲响应对话窗口会弹出脉冲响应对话窗口，见图见图10 。图图 10 脉冲响应对话窗口脉冲响应对话窗口43 图图10中的左侧有中的左侧有4个空白区需要填写，依个空白区需要填写，依次填写冲击变量（应变量）名；欲计算响应函次填写冲击变量（应变量）名；欲计算响应函数的变量名；响应变量出现的顺序。前两处输数的变量名；响应变量出现的顺序。前两处输入的变量不同只会改变显示结果的顺序，不会入的变量不同只会改变显示结果的顺序，不会对结果产生影响，而第对结果产生影响，而第3个空白区变量顺序不个空白区变量顺序不同，将对结果产生影响。最下部用户填响应函同，将对结果产生影响。最下部用户填响应函数的追踪期数，缺省是数的追踪期数，缺省是10。对话框右側由两部分构成。右上方是结果对话框右側由两部分构成。右上方是结果的显示方式：的显示方式：44表：表示响应函数的系数值（括号内是标准表：表示响应函数的系数值（括号内是标准差）；绘制每个脉冲响应函数图；合成图，差）；绘制每个脉冲响应函数图；合成图，将来自同一新息脉冲响应函数图合并显示。将来自同一新息脉冲响应函数图合并显示。右下方是关于计算脉冲响应函数标准误的选右下方是关于计算脉冲响应函数标准误的选项，包括不计算（项，包括不计算（None）、渐近解析法（）、渐近解析法（Analytic）和蒙特卡洛法（）和蒙特卡洛法（Mote Carlo）。）。定义完毕点击定义完毕点击OK。图。图11是按图是按图10输入结果输入结果绘制的脉冲响应函数合成图。绘制的脉冲响应函数合成图。45图图11 脉冲响应函数合成图脉冲响应函数合成图46 图图11左上图是左上图是LGDP、LCT 和和 LIT分别对分别对LGDP一个标准差冲击的响应。一个标准差冲击的响应。右上图是右上图是LGDP、LCT 和和 LIT分别对分别对LCT一个标准差冲击的响应。一个标准差冲击的响应。下图是下图是LGDP、LCT 和和 LIT分别对分别对LIT一一个标准差冲击的响应。个标准差冲击的响应。图图11看出，滞后期为看出，滞后期为5期，稳定期为期，稳定期为7期。期。47 3.方差分解方差分解 VAR模型的应用，还可以采用方差分解方法研究模型的应用，还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。脉冲响应函数描述的是模型的动态特征。脉冲响应函数描述的是VAR模型中模型中的每一个内生变量的冲击对自身与其它内生变量带来的每一个内生变量的冲击对自身与其它内生变量带来的影响，或脉冲响应函数是随着时间的推移，观察模的影响，或脉冲响应函数是随着时间的推移，观察模型中的各变量对于冲击的响应。而方差分解型中的各变量对于冲击的响应。而方差分解(variance decomposition)是进一步评价各内生变量对预测方差是进一步评价各内生变量对预测方差的贡献度。的贡献度。Sims于于1980年提出了方差分解方法，定量年提出了方差分解方法，定量地但是较为粗糙地计量了变量间的影响关系。地但是较为粗糙地计量了变量间的影响关系。方差分方差分解是分析预测残差的标准差由不同新息的冲击影响的解是分析预测残差的标准差由不同新息的冲击影响的比例，亦即对应内生变量对标准差的贡献比例。比例，亦即对应内生变量对标准差的贡献比例。对所建立的对所建立的VAR(2)模型进行方差分解分析。模型进行方差分解分析。48 案例案例1 (八八)方差分解方差分解 对对VAR模型的方程顺序不变。对话框中模型的方程顺序不变。对话框中Periods后输入的数值代表预测期，例若取后输入的数值代表预测期，例若取15。其他项目。其他项目意义如前所述。表意义如前所述。表12和图和图13分别是对内生变量分别是对内生变量LCT进行方差分解的表格和合成图输出结果。进行方差分解的表格和合成图输出结果。Eviews中方差分解操作使用脉冲响应函数定中方差分解操作使用脉冲响应函数定义对话框，如图义对话框，如图10，在右边选择方差分解（，在右边选择方差分解（Variance decomposition）。对话框左上部分。对话框左上部分Innovations to处可以不填，因为方差分解必然涉处可以不填，因为方差分解必然涉及模型所有信息。若仅对序列及模型所有信息。若仅对序列LCT进行方差分解进行方差分解，则在对话框左边，则在对话框左边cause Responses by处输入处输入LCT序列名，方差分解定义对话框示于图序列名，方差分解定义对话框示于图12。49图图12 方差分解定义对话框方差分解定义对话框50表表12 LCT方差分解方差分解图图13 LCT方差分解合方差分解合成图成图51 表表12包括包括5列。第一列是预测期，第二列是列。第一列是预测期，第二列是变量变量LCT各期预测值的标准差（各期预测值的标准差（S.E），后三列），后三列均是百分数，分别是以均是百分数，分别是以LGDP、LCT和和LIT为应为应变量的方程新息对变量的方程新息对LCT各期预测标准差的贡献各期预测标准差的贡献度，每行结果相加是度，每行结果相加是100。由表由表12 和图和图13 知，知，S.E.一列数字表示预测一列数字表示预测 1期、期、2期、期、15期时期时,LCT的预测标准差。的预测标准差。LnGDP、LnCT和和LnIT对应的数字列依次表示对应的数字列依次表示相应预测期时相应预测期时3个误差项变动对个误差项变动对LCT预测标准差预测标准差贡献的百分比。以贡献的百分比。以t=3为例，为例，LCT的预测标准差的预测标准差等于等于0.118950。其中。其中20.73%由由LGDP的残差的残差52冲击所致冲击所致,75.59%由由LCT的残差冲击所致的残差冲击所致,3.68%由由LIT的残差冲击所致。加起来为的残差冲击所致。加起来为100%。自第。自第7期开始，方差分解结果基本稳定，这与响应冲期开始，方差分解结果基本稳定，这与响应冲击结果相一致。来自第击结果相一致。来自第2个方程（自身）的新息个方程（自身）的新息占占LCT预测标准误的预测标准误的69%，自身影响最重要。，自身影响最重要。另外，第另外，第3个方程新息对于内生变量个方程新息对于内生变量LCT也较重也较重要，对其预测误差的贡献度达要，对其预测误差的贡献度达23%。注意注意：用于脉冲响应和方差分解的：用于脉冲响应和方差分解的VAR 模模型，最好使用季度或月度数据；型，最好使用季度或月度数据；53 Jonhansen（1995）协整检验是基于）协整检验是基于VAR模模型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协整检验。整检验。1.Johanson协整似然比（协整似然比（LR）检验）检验 H0：有：有 0个协整关系个协整关系;H1：有：有M个协整关系。个协整关系。检验迹统计量：检验迹统计量：式中，式中，M为协整向量的个数；为协整向量的个数；是是 按大小排列的按大小排列的第第i个特征值；个特征值；n 样本容量。样本容量。1log(1)NMiiMLRn i 2.4约翰森（约翰森（Jonhansen）协整检验）协整检验54 Johanson检验不是一次能完成的独立检验，检验不是一次能完成的独立检验，而是一种针对不同取值的连续检验过程。而是一种针对不同取值的连续检验过程。EViews从检验不存在协整关系的零假设开始，其后是最从检验不存在协整关系的零假设开始，其后是最多一个协整关系，直到最多多一个协整关系，直到最多N-1个协整关系，共需个协整关系，共需进行进行N次检验。次检验。约翰森协整检验与约翰森协整检验与EG协整检验的比较协整检验的比较 （1）约翰森协整检验不必划分内生、外生变）约翰森协整检验不必划分内生、外生变量，而基于单一方程的量，而基于单一方程的EG协整检验则须进行内生协整检验则须进行内生、外生变量的划分；、外生变量的划分；（2）约翰森协整检验可给出全部协整关系，）约翰森协整检验可给出全部协整关系，而而EG则不能；则不能；（3）约翰森协整检验的功效更稳定。）约翰森协整检验的功效更稳定。故约翰故约翰森协整检验优于森协整检验优于EG检验。当检验。当N2时，最好用时，最好用Jonhamson协整检验方法。协整检验方法。55 约翰森协整检验在理论上是很完善的，但有约翰森协整检验在理论上是很完善的，但有时检验结果的经济意义解释存在问题。如当约翰时检验结果的经济意义解释存在问题。如当约翰森协整检验结果有多个协整向量时，究竟哪个是森协整检验结果有多个协整向量时，究竟哪个是该经济系统的真实协整关系？如果以最大特征值该经济系统的真实协整关系？如果以最大特征值所对应的协整向量作为该经济系统的协整关系，所对应的协整向量作为该经济系统的协整关系，这样处理的理由是什么？而其他几个协整向量又这样处理的理由是什么？而其他几个协整向量又怎样给予经济解释？由此可见这种方法尚需完善怎样给予经济解释？由此可见这种方法尚需完善，一般取第一个协整向量一般取第一个协整向量为为所研究经济系统的协所研究经济系统的协整向量。整向量。56 n 2.Johanson协整检验命令与假定协整检验命令与假定 在工作文件窗口，在待检三个序列在工作文件窗口，在待检三个序列LGDP、LCT、LIT的数据窗口的工具栏，点击的数据窗口的工具栏，点击View/Cointegration Test，就会弹出如图，就会弹出如图3所示所示的约翰森协整检验窗口。的约翰森协整检验窗口。需做需做3种选择：种选择：第一，第一，协整方程和协整方程和VAR的设定：的设定：协整检验窗口由四部分构成。左上部是供协整检验窗口由四部分构成。左上部是供用户选择检验式的基本形式，即用户选择检验式的基本形式，即Johanson检检验的五个假设。验的五个假设。57 图图3 Jonansen协整检验窗口协整检验窗口58 协整方程结构假设协整方程结构假设：与时序方程可能含有截距和与时序方程可能含有截距和趋势项类似，协整方程也可含有截距和趋势项。协整趋势项类似，协整方程也可含有截距和趋势项。协整方程可有以下方程可有以下5种结构：种结构：序列序列 Yt 无确定性趋势且协整方程无截距；无确定性趋势且协整方程无截距；序列序列 Yt 无确定性趋势且协整方程只有截距无确定性趋势且协整方程只有截距;序列序列 Yt 有线性趋势但协整方程只有截距有线性趋势但协整方程只有截距;序列序列Yt 有线性趋势但协整方程有截距和趋势有线性趋势但协整方程有截距和趋势;序列序列 Yt 有二次趋势但协整方程有截距和线性趋有二次趋势但协整方程有截距和线性趋势。势。对于上述对于上述5种假设，种假设，EViews采用采用Johanson(1995)提提出的关于系数矩阵协整似然比（出的关于系数矩阵协整似然比（LR）检验法。）检验法。59除此之外，用户也可通过选择第六个选项由程序除此之外，用户也可通过选择第六个选项由程序对以上五种假设进行检验，此时对以上五种假设进行检验，此时EViews输出结果输出结果是简明扼要的，详细结果只有在具体确定某个假是简明扼要的，详细结果只有在具体确定某个假设时才会给出。设时才会给出。若采用缺省第三个假设，即序列若采用缺省第三个假设，即序列 Yt 有线性有线性确定性趋势且协整方程（确定性趋势且协整方程（CE）仅有截距。）仅有截距。第二，第二，给出给出VAR模型中的外生变量。左下部模型中的外生变量。左下部第一个白色矩形区需用户输入第一个白色矩形区需用户输入VAR系统中的外生系统中的外生变量名称（没有不填），不包括常数和趋势。变量名称（没有不填），不包括常数和趋势。60 第三第三，左下部第二个白色矩形区给出内，左下部第二个白色矩形区给出内生变量的滞后阶数，用户输入滞后阶数生变量的滞后阶数，用户输入滞后阶数p-1。并采用起、止滞后阶数的配对输入法。如输入并采用起、止滞后阶数的配对输入法。如输入1 2，意味着式，意味着式(1)等号右边包括应变量等号右边包括应变量1至至2阶阶滞后项。由于此案例滞后项。由于此案例VAR模型的最大滞后阶数模型的最大滞后阶数p=2。因此，这里输入。因此，这里输入1 1。对话框的右侧是一。对话框的右侧是一些提示性信息，不选。定义完成之后。些提示性信息，不选。定义完成之后。点击点击OK。输出结果见表。输出结果见表4、表、表5和表和表6。61 表表4 Johansen 协整检验结果协整检验结果62 在表在表4中共有中共有5列，第列，第1列是特征值列是特征值 ,第第2列列是似然比检验值，以后两列分别是是似然比检验值，以后两列分别是5%与与1%水水平的临界值。最后一列是对原假设检验结果，平的临界值。最后一列是对原假设检验结果，依次列出了依次列出了3个检验的原假设结果，并对能拒绝个检验的原假设结果，并对能拒绝原假设的检验用原假设的检验用“*”号表示，号表示，“*”号表示置号表示置信水平为信水平为95%，“*”号为号为99%。协整检验结果：协整检验结果：第第1行行LR=59.069535.65，即在，即在99%置信水置信水平上拒绝了原假设（即拒绝了不存在协整关系平上拒绝了原假设（即拒绝了不存在协整关系的假设），亦即三变量存在协整方程；的假设），亦即三变量存在协整方程；i63 第第2行行 LR=23.514720.04,即在即在99%置信水置信水平上拒绝了原假设平上拒绝了原假设(最多存在最多存在1个协整关系个协整关系)；第第3行行 LR=4.73673.76，即在，即在95%置信水平置信水平上拒绝了原假设上拒绝了原假设(最多存在最多存在2个协整关系个协整关系)。表下面是在表下面是在5%的显著性水平上存在的显著性水平上存在3个协个协整关系的结论。整关系的结论。表表5 未标准化协整系数未标准化协整系数64 表表5 给出的是未经标准化的协整系数的估计给出的是未经标准化的协整系数的估计值。表值。表6给出的是经标准化的协整系数的估计值，给出的是经标准化的协整系数的估计值，并且将并且将3个协整关系的协整系数都列了出来。由于个协整关系的协整系数都列了出来。由于一般关心的是被似然比确定的第一般关心的是被似然比确定的第1个协整关系，故个协整关系，故程序将其单独列了出来，其它两个协整关系在另程序将其单独列了出来，其它两个协整关系在另表列出。表列出。但须注意但须注意：第一个协整关系对应着第一个协整关系对应着VAR的第的第一个方程，故可根据需要调整方程的顺序，使希一个方程，故可根据需要调整方程的顺序，使希望的应变量的系数为望的应变量的系数为1。表中系数的估计值下面括表中系数的估计值下面括号内的数字是标准差。最下面一行是对数似然函号内的数字是标准差。最下面一行是对数似然函数值。数值。65 表表6 标准化协整系数标准化协整系数将第一个协整关系写成代数表达式：将第一个协整关系写成代数表达式：=LGDP-1.0127LCT-0.0629LIT+0.1791写成协整向量：写成协整向量：(1-1.0127-0.06290.1791)1te66 3.协整关系验证协整关系验证 在确定了变量间的协整关系之后，有两种方在确定了变量间的协整关系之后，有两种方法可验证协整关系的正确性。法可验证协整关系的正确性。（1）单位根检验。对序列）单位根检验。对序列e1进行单位根进行单位根（EG、AEG）检验，也可画）检验，也可画vecm时序图验证时序图验证协整关系的正确性。协整关系的正确性。（2）AR 根的图表验证。利用根的图表验证。利用EViews5.0软软件，件，在在VAR模型窗口的工具栏点击模型窗口的工具栏点击View进入进入VAR模型的视图窗口，选模型的视图窗口，选Lag Structure/AR Roots Table或或AR Roots Graph。67关于关于AR 特征方程的特征根的倒数绝对值（参考特征方程的特征根的倒数绝对值（参考Lutppohl 1991）小于）小于1，即位于单位圆内，则模，即位于单位圆内，则模型是稳定的。否则模型不稳定，某些结果（如脉型是稳定的。否则模型不稳定，某些结果（如脉冲响应函数的标准误差）不是有效的。冲响应函数的标准误差）不是有效的。共有共有PN个个AR 根根，其中，其中，P为为VAR模型的滞后阶数，模型的滞后阶数，N为为t期内生变量个数期内生变量个数。对本案例有。对本案例有6个个 AR单位根，单位根，列于表列于表7和单位根倒数的分布图示于图和单位根倒数的分布图示于图4。在表。在表7中，第中，第1列是特征根的倒数，第列是特征根的倒数，第2列是特征根倒数列是特征根倒数的模。的模。68表表7AR单位根单位根由表由表7知，有一个单位根倒数的模大于知，有一个单位根倒数的模大于1，且，且在表的下边给出了警告在表的下边给出了警告。69 图图4 单位根的分布图单位根的分布图 图形表示更为直观，有一个单位根的倒数的图形表示更为直观，有一个单位根的倒数的模落在了单位圆之外，因此，所建模落在了单位圆之外，因此，所建VAR(2)模型是模型是不稳定的，将影响响应冲击函数的标准差。不稳定的，将影响响应冲击函数的标准差。70 2.52.5向量误差修正模型向量误差修正模型 前面前面介绍的误差修正模型是单方程介绍的误差修正模型是单方程ECM，本节将其推广到一个本节将其推广到一个VAR系统。系统。Engle和和Granger将协整与误差修正模型结合起来，建立将协整与误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正了向量误差修正(Vector Error Correction)模型。模型。在第十章已知：只要变量之间存在协整关系，可在第十章已知：只要变量之间存在协整关系，可以由