VAR模型、协整和VEC模型-yukz模板

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VAR模型、协整和VEC模型1.VAR(向量自回归)模型定义2.VAR模型的特点3.VAR模型稳定的条件4.VAR模型的分解5.VAR模型滞后期的选择6.脉冲响应函数和方差分解7.格兰杰(Granger)非因果性检验8.VAR模型与协整9.VAR模型中协整向量的估计与检验10.案例分析1980年Sims提出向量自回归模型(vectorautoregressivemodel)。这种模型采用多方程联立的形式,它不以经济理论为基础。在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。1.VAR(向量自回归)模型定义以两个变量y1t,y2t滞后1期的VAR模型为例,y1,t=c1+11.1y1,t-1+12.1y2,t-1+u1ty2,t=c2+21.1y1,t-1+22.1y2,t-1+u2t其中u1t,u2tIID(0,2),Cov(u1t,u2t)=0。写成矩阵形式是,ttyy21=12cc+1.221.211.121.111,21,1ttyy+ttuu21设Yt=ttyy21,c=12cc,1=1.221.211.121.11,ut=ttuu21,则,Yt=c+1Yt-1+ut(1.3)含有N个变量滞后k期的VAR模型表示如下:Yt=c+1Yt-1+2Yt-2+…+kYt-k+ut,utIID(0,)其中,Yt=(y1,ty2,t…yN,t)',c=(c1c2…cN)'j=jNNjNjNjNjjjNjj..2.1.2.22.21.1.12.11,j=1,2,…,kut=(u1tu2,t…uNt)',不同方程对应的随机误差项之间可能存在相关。因VAR模型中每个方程的右侧只含有内生变量的滞后项,他们与ut是渐近不相关的,所以可以用OLS法依次估计每一个方程,得到的参数估计量都具有一致性。2.VAR模型的特点(1)不以严格的经济理论为依据。(2)VAR模型的解释变量中不包括任何当期变量。(3)VAR模型对参数不施加零约束。(4)VAR模型有相当多的参数需要估计。(5)VAR模型预测方便、准确(附图)。(6)可做格兰杰检验、脉冲响应分析、方差分析。(7)西姆斯(Sims)认为VAR模型中的全部变量都是内生变量。近年来也有学者认为具有单向因果关系的变量,也可以作为外生变量加入VAR模型。附:20406080100120808182838485868788PHOPHOhat20406080100120808182838485868788PHOPHOF图1油价与静态拟合值图2油价与静态拟合值3.VAR模型平稳(稳定)的条件对于VAR(1),Yt=c+1Yt-1+ut模型稳定的条件是特征方程|1-I|=0的根都在单位圆以内,或相反的特征方程|I–L1|=0的根都要在单位圆以外。对于k1的VAR(k)模型可以通过矩阵变换改写成分块矩阵的VAR(1)模型形式。Yt=C+AYt-1+Ut模型稳定的条件是特征方程|A-I|=0的根都在单位圆以内,或其相反的特征方程|I-LA|=0的全部根都在单位圆以外。与单变量时间序列的情况类似,我们可以来考察VAR(p)的单位根的存在性。为了说明这个问题,首先让我们来看一个二元时间序列的VAR(1)模型。ttttttyyyy,2,11,21,122211211,2,1即有ttttttyyyy,2,11,21,122211211,2,1ttttyyBBBB,2,1,2,12221121111zzzzz2221121111)(Φzzzzz2221121111|)(|Φ21221221111|zzz|Φ(z)0)()(12122122112211zz当011|)(|22211211zzzzzΦ的根在单位圆上,则该序列是非平稳的。所以作为一个多变量的时间序列,其平稳的充分必要条件是0Φ(B)根在单位圆之外。附:矩阵变换。给出k阶VAR模型,Yt=c+1Yt-1+2Yt-2+…+kYt-k+ut再配上如下等式,Yt-1=Yt-1Yt-2=Yt-2…Yt-k+1=Yt-k+1把以上k个等式写成分块矩阵形式,1121NKkttttYYYY=1NKc000+NKNKkk000000000IIIΠΠΠΠ1211321NKkttttYYYY+1NKt000u其中每一个元素都表示一个向量或矩阵。上式可写为Yt=C+AYt-1+Ut附:VAR模型的特征根4.VAR模型的分解以VAR(1)模型Yt=c+1Yt-1+ut为例,用递推的方法最终可把Yt分解为三部分:Yt=(I+1+12+…+1t-1)c+1tY0+110tiiΠut-i=(I-1)-1c+1tY0+110tiiΠut-i5.VAR模型滞后期的选择从原则上讲,我们应该从VAR模型的自相关函数和偏自相关函数的特征来考虑模型的识别问题,但是从实用的角度讲,要在多元情况下把ACF和PACF很直观的讲清楚,是一件不容易的事情,所以,在实际应用中,采用逐步升阶的方法,找出最恰当的模型阶数。假定我们已经估计了几个VAR(p)模型,阶数从1到k。现在我们可以来研究这些模型的残差的估计值。我们知道对一个AR模型来说,无谓的升阶,达到了非常小的残差,是以牺牲自由度为代价的。使二者达到一个最佳的平衡点的一个有用的标准就是Akaike和Schwarz信息准则函数,当然还有其它准则,我们一并列在下面。1.用F统计量选择k值。F统计量定义为,()//()ruuSSESSEmFSSETkF(m,T–k)2.用LR统计量选择k值。LR(似然比)统计量定义为,LR=-2(logL(k)-logL(k+1)))(22N3.用赤池(Akaike)信息准则(AIC)选择k值。AIC=-2TLlog+Tk24.用施瓦茨(Schwartz)准则(SC)选择k值。SC=-2TLlog+TTlogk5.用Hannan-Quinn信息准则选择k值。log()22LLnLnTHQkTT附:选择k值评价结果是建立VAR(2)模型。例在Eviews中VAR的估计的相关操作1、选择Quick/EstimateVAR2、在Lagintervals对话框中键入方程右边滞后期数1212表示在方程的右边所有的变量均滞后两期。键入124599的意思是所有方程右边的变量滞后期数为:12459。3、键入内生或外生变量名在适当的编辑框endogenous:内生变量框exogenous:外生变量框4、选择模型类型(Varspecification)UnrestrictedVAR(无约束向量自回归)VectorErrorCorrection(向量误差校正)5、在Includeintercept选择是否包含常数项6.VAR模型的脉冲响应函数和方差分解(1)脉冲响应函数:在实际应用中,由于VAR是非理论模型,它无需对变量做任何先验性约束,因此在分析VAR模型时,往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。其基本思想可以通过两变量的VAR(2)来说明。11.1111.2212.1112.22121.1121.2222.1122.2221,...,(6.5.1)ttttttttttttxxxzztTzxxzz假定误差项满足,/()0,1,2var()()()0ittttitisEtiEtEts假定该系统从0期开始活动,且设12120xxzz第0期误差项10201,0,其后冲击均为零,即1201,2,....ttt,称此为第0期给x以脉冲,下面讨论,ttxz的响应。(1)0t时,011.1111.2212.1112.2210021.1121.2222.1122.2220xxxzzzxxzz有,0010xz(2)1t111.1011.2112.1012.2111121.1021.2122.1022.2121xxxzzzxxzz有,111.1121.1xz(3)2t211.1111.2012.1112.2012221.1121.2022.1122.2022xxxzzzxxzz有,211.111.111.212.121.1221.111.121.222.121.1xz(4)以此类推,可以分别得到,0,123,,......xxxx。称为由x的脉冲引起的x的响应函数;0,123,,......zzzz。称为由x的脉冲引起的z的响应函数;对于任何一个VAR模型都可以表示成为一个无限阶的向量MA(∞)过程。Yt+s=Ut+s+1Ut+s-1+2Ut+s-2+…+sUt+…s=tstUYs中第i行第j列元素表示的是,令其它误差项在任何时期都不变的条件下,当第j个变量yjt对应的误差项ujt在t期受到一个单位的冲击后,对第i个内生变量yit在t+s期造成的影响。把s中第i行第j列元素看作是滞后期s的函数tjstiuy,,s=1,2,3,…称作脉冲响应函数(impulse-responsefunction),脉冲响应函数描述了其它变量在t期以及以前各期保持不变的前提下,yi,t+s对uj,t时一次冲击的响应过程。(2)方差分解脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击对模型中内生变量所带来的影响,而方差分析是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,进一步评价不同冲击结构的重要性。因此方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机误差项的相对重要性的信息,基本思路:VAR中第i个变量可以分解成:.0.1,1.2,21......kitijjtijjtijjtjyccc由此可以计算出相对方差贡献率,22..002.10()var()ijqjjijqjjqqjikitijqjjjqccRVCycjiRVC是根据第j个变量基于冲击的方差对iy的方差的相对贡献度来观测来自第j个变量的冲击对第i个变量的影响。jiRVC具有如下性质:①、01jiRVC②、11kjijRVC如果jiRVC较大,意味着第j个变量对第i个变量的影响大;反之则相反。附:脉冲响应函数图1油价对3个误差项的响应图2油产量对3个误差项的响应图3油储量对3个误差项的响应附:方差分解图4油价的方差分解图5油产量的方差分解图6油储量的方差分解7.格兰杰(Granger)非因果性检验格兰杰非因果性:如果由yt和xt滞后值所决定的yt的条件分布与仅由yt滞后值所决定的条件分布相同,即(ytyt-1,…,xt-1,…)
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