风险脉冲响应函数

VAR与脉冲响应函数建立VAR本质是一个多元方程，因此需要变量序列都为同阶单整，且如果非平稳的话就需要存在协整关系，否则会出现伪回归现象。

脉冲响应函数（IRF）中变量序列顺序的变化会产生不同的脉冲图像。

关于这个顺序的选择依据，目前还没见到相关说明。

不过在实践中见到《经济研究》上一篇关于农村农民收入与金融发展关系的论文中，作者在IRF中为了避免不同的变量顺序产生不同的结果，每个VAR 只选取两个变量。

此时两个变量的VAR不论顺便如何变化，IRF的结果也就唯一。

个人认为这个方法非常好。

如果VAR有两个以上变量，则可以根据要求建立起多个双变量的VAR和IRF，这样问题迎刃而解。

脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名义gnp成长率dy,同样类似的命令可以得到名义货币需求成长率dm.然后对名义数据的成长率进行var分析.menu->quick->estimate VAR .内生变数里输入dy dm就可以了.在eviews里进行var推定之后,view->impulse response里选择table,就可以知道第一期dm的noise在第二期也同样带来影响.用命令来输入的话,就是var1.impluse(20,T) dy dm.括号内是期数.在workfile窗口下点住x不放，拖到y上。

也就是同时选中x和y序列，鼠标右键，在弹出的选单中选择open as group。

之后弹出窗口，点选窗口中的view，有graph和multipe graph两个选单，下面还有子目录，根据你的需要选择图表就行了，图表出现后可以进行复制粘贴。

点击 Edit——copy即可或者通过print转成PDF格式然后在复制粘贴。

经济学脉冲响应经济学脉冲响应是指经济系统对于外部冲击的反应。

这种反应可以是短期的，也可以是长期的。

在经济学中，我们常常通过分析脉冲响应来了解经济系统的动态特征和内在机制。

脉冲响应分析的基本思想是通过给经济系统施加一个突发性的冲击，观察系统如何做出反应。

这个冲击可以是政府的政策调整、外部环境的变化，或者其他的一些突发事件。

通过分析脉冲响应，我们可以更好地了解经济系统的稳定性、灵敏性以及对外部冲击的适应能力。

在经济学中，脉冲响应分析主要应用于宏观经济领域。

例如，在货币政策方面，央行可以通过调整利率来对经济系统施加冲击。

通过分析脉冲响应，我们可以了解到利率变化对经济增长、通货膨胀以及其他宏观经济变量的影响。

在进行脉冲响应分析时，我们需要建立一个经济模型来描述经济系统的运行机制。

这个模型可以是基于统计学方法的时间序列模型，也可以是基于经济理论的结构性模型。

通过对模型进行估计和检验，我们可以得到经济系统对外部冲击的脉冲响应函数。

脉冲响应函数通常通过冲击响应函数或者冲击传导函数来表示。

冲击响应函数描述了经济系统对一个单位冲击的瞬时反应，而冲击传导函数则描述了经济系统对冲击的持续影响。

通过分析这些函数，我们可以了解到经济系统的内在机制和动态特征。

脉冲响应分析在经济学研究中有着广泛的应用。

例如，在宏观经济政策制定中，政策制定者可以通过分析脉冲响应来评估政策的效果和风险。

在金融市场中，投资者可以通过分析脉冲响应来预测市场的波动和风险。

在国际贸易中，通过分析脉冲响应，我们可以了解到贸易政策对不同国家经济的影响。

经济学脉冲响应分析是一种重要的研究方法，可以帮助我们了解经济系统的动态特征和内在机制。

通过分析脉冲响应，我们可以更好地评估政策效果、预测市场波动，并且为经济政策制定提供科学依据。

在未来的研究中，我们可以进一步改进脉冲响应分析方法，以更好地应对经济系统的复杂性和不确定性。

关于脉冲响应函数对两个时间序列A和B进行脉冲响应函数分析，在内生变量框里输入的次序不同(一次是A B,另一次是B A)，通过eviews5.0得出的脉冲响应图的结果怎么会完全不一样?输入A B时得出的是A对B的一次冲击有很大响应，B对A的一次冲击没有什么响应；输入B A时得出的是A对B的一次冲击没什么响应，B对A的一次冲击有很大响应。

哪位高手能解释一下这是什么原因?乔分解将所有影响的公共因素强加到你的VAR模型中的第一个变量中去，也就是说结果与你VAR模型中指定的变量秩序有关，你改变了秩序很正常的解决办法：定义脉冲时在IMPUSE DEFINITION项目中分解方法选择广义脉冲结果就不会因为模型中变量指定秩序改变而改变了，也就是说结果与变量秩序无关Cholesky-d.f.adjusted实际上是运用乔分解时，当是小样本时，在估计残差的协方差估计时进行了修正(高第2版P310)也就是说它实际上是修正过的乔分解(主要征对小样本进行修正)，它进行脉冲时同样存在乔分解的问题：脉冲与秩序有关而广义脉冲分解法其结果与秩序无关，它是为了避免乔分解结果与秩序有关而采用的另外一种分解方法，对样本无什么要求，只要你建立的VAR/SVAR模型稳定即可！脉冲响应函数分析变量之间的短期动态均衡关系USING THE ORDERING中输入的变量顺序是输入VAR系统中变量的出现顺序，所以，千万要按顺序来建立VAR本质是一个多元方程，因此需要变量序列都为同阶单整，且如果非平稳的话就需要存在协整关系，否则会出现伪回归现象。

脉冲响应函数(IRF)中变量序列顺序的变化会产生不同的脉冲图像。

关于这个顺序的选择依据，目前还没见到相关说明。

不过在实践中见到《经济研究》上一篇关于农村农民收入与金融发展关系的论文中，作者在IRF中为了避免不同的变量顺序产生不同的结果，每个VAR只选取两个变量。

此时两个变量的VAR不论顺便如何变化，IRF的结果也就唯一。

脉冲响应函数分析,请高手解答脉冲响应函数分析,请高手解答对两个时间序列A和B进行脉冲响应函数分析，在内生变量框里输入的次序不同，通过得出的脉冲响应图的结果怎么会完全不一样？输入A B 时得出的是A对B的一次冲击有很大响应，B对A的一次冲击没有什么响应；输入B A 时得出的是A对B的一次冲击没什么响应，B对A的一次冲击有很大响应。

哪位高手能解释一下这是什么原因？乔分解将所有影响的公共因素强加到你的V AR模型中的第一个变量中去，也就是说结果与你V AR模型中指定的变量秩序有关，你改变了秩序很正常的解决办法：定义脉冲时在IMPUSE DEFINITION项目中分解方法选择广义脉冲结果就不会因为模型中变量指定秩序改变而改变了，也就是说结果与变量秩序无关。

高人，能否详细解释一下geralized Impulses和adjusted这两种脉冲响应的应用有什么不同？在哪种情况下应该使用geralized Impulses，在哪种情况下又应该使用adjusted?不胜感激。

adjusted 实际上是运用乔分解时，当是小样本时，在估计残差的协方差估计时进行了修正也就是说它实际上是修正过的乔分解，它进行脉冲时同样存在乔分解的问题：脉冲与秩序有关而广义脉冲分解法其结果与秩序无关，它是为了避免乔分解结果与秩序有关而采用的另外一种分解方法，对样本无什么要求，只要你建立的V AR/SV AR模型稳定即可！请问只有对平稳序列才能建立V AR模型吗？看了一些教材，好像说法不一。

如果有序列LnY和LnX，它们是非平稳序列，但是一阶差分后平稳，此时能否对原序列进行V AR分析以及脉冲响应和方差分解分析？如果只有平稳序列才能进行V AR预测的话，对于取了差分之后的序列，应该如何解释经济含义呢？如GDP/、能源消费量等。

1、只有平稳才能建V AR模型，但有特例，就是涉及到一些变量是如增长率，于种种原因，如数据太少，或其他原因，ADF检验没通过，但也可以算作平稳，视情况而定。

乔里斯基分解脉冲响应函数
乔里斯基分解是一个重要的信号处理技术，在处理信号时非常有用。

它可以将一个信号分解成一系列基本频率的正弦波，并且每个正弦波都有一定的振幅和相位。

首先，我们需要了解一下什么是脉冲响应函数。

脉冲响应函数是一个系统对脉冲信号的响应，通常用于描述线性系统的特性。

它可以用于计算系统对于任意输入信号的响应。

乔里斯基分解可以用于计算信号的频谱，这是指信号在不同频率上的能量分布。

乔里斯基分解的方法是将信号表示为一系列基本频率的振幅和相位的和。

假设我们有一个信号s(t)，它可以表示为：
s(t) = a0*sin(2πf0t + φ0) + a1*sin(2πf1t + φ1) + a2*sin(2πf2t + φ2) + ...
其中，a0、a1、a2等是不同频率的正弦波的振幅，f0、f1、f2等是不同频率的正弦波的频率，φ0、φ1、φ2等是不同频率的正弦波的相位。

我们可以利用傅里叶变换的方法来计算信号的频谱，这是将信号分解成不同频率的正弦波的过程。

傅里叶变换将时间域信号转换为频率域信号，这样我们就可以更好地理解信号在不同频率上的属性。

Eviews脉冲响应函数的解释脉冲响应函数是指系统在受到一个单位冲击时，对于单位冲击作出的反应。

在经济学中，脉冲响应函数被用来研究某个变量对经济系统中其他变量的影响程度和时效性。

Eviews作为一种广泛使用的统计分析软件，可以帮助经济学家和研究者对经济系统中的各种变量进行分析和建模，脉冲响应函数便是其中的重要工具之一。

在Eviews中，脉冲响应函数通常用来研究特定变量对其他变量的冲击效应。

通过脉冲响应函数的计算和绘制，我们可以了解到一个变量受到冲击后，系统内其他变量的反应情况，进而帮助我们理解经济系统内部的相互作用和影响关系。

让我们看一下脉冲响应函数的计算过程。

在Eviews中，我们需要先建立一个VAR模型（向量自回归模型），然后通过设定冲击方程的方式来进行脉冲响应函数的计算。

脉冲响应函数的计算结果会以图形的方式呈现，一般来说，我们可以得到脉冲响应函数的几个关键信息，包括冲击的大小、影响的持续时间以及对其他变量的传导效应等。

接下来是关键的一步，我们需要解释脉冲响应函数的结果。

通过观察和分析脉冲响应函数的图形，我们可以得出一些结论，比如冲击对其他变量的影响是正向还是负向，影响的持续时间有多长，以及冲击对整个系统的稳定性和平衡性是否产生了影响等。

对于经济学研究来说，脉冲响应函数的解释对于理解经济系统内部的复杂关联和作用至关重要。

在实际应用中，我们可以通过对脉冲响应函数的分析，来预测和评估特定政策或经济变量对系统的影响，进而指导实际政策的制定和调整。

总结来说，Eviews脉冲响应函数是一种强大的工具，可以帮助我们揭示经济系统内部变量之间的影响关系和动态变化，对于经济学研究和政策制定具有重要的意义。

我的个人观点是，脉冲响应函数的解释需要结合具体的经济背景和研究目的来进行，同时也需要对Eviews软件的操作和计算能力有一定的了解和熟练掌握，才能更好地发挥其分析和解释的作用。

希望这篇文章可以帮助你更好地理解Eviews脉冲响应函数的概念和作用，同时也能对你在经济学研究中的实际应用有所启发和帮助。

脉冲响应和单位脉冲响应脉冲响应（Impulse Response）和单位脉冲响应（Unit Impulse Response）是信号处理中常用的概念。

在本文中，我们将详细讨论这两个概念的含义、应用以及它们在信号处理中的作用。

脉冲响应函数通常用h(t)表示，其中t表示时间。

脉冲响应函数可以是连续时间的，也可以是离散时间的，分别对应于连续时间系统和离散时间系统。

脉冲响应函数描述了系统对单位脉冲信号的时域响应特性，包括振幅和相位的变化。

在信号处理中，脉冲响应函数是非常重要的，它可以用来计算系统对任意输入信号的响应。

通过将输入信号与脉冲响应函数进行卷积运算，可以得到系统的输出信号。

这个过程可以用数学公式表示为：y(t) = x(t) * h(t)其中，x(t)表示输入信号，y(t)表示输出信号，*表示卷积运算。

通过脉冲响应函数，我们可以了解系统对不同频率的输入信号的响应特性，从而分析系统的滤波性能和频率响应。

单位脉冲响应是脉冲响应的一种特殊情况，它是一个幅度为1、持续时间极短的单位脉冲信号。

单位脉冲响应函数通常用δ(t)表示，在连续时间系统中，δ(t)表示连续时间单位脉冲信号；在离散时间系统中，δ(n)表示离散时间单位脉冲信号。

单位脉冲响应函数描述了系统对单位脉冲信号的响应特性。

单位脉冲响应函数在信号处理中的应用非常广泛。

通过将输入信号与单位脉冲响应函数进行卷积运算，可以得到系统的输出信号。

由于单位脉冲信号是一个理想的信号，它包含了所有频率的成分，因此通过单位脉冲响应函数可以分析系统的频率响应，了解系统对不同频率的输入信号的响应特性。

在实际应用中，我们可以通过测量系统对单位脉冲信号的响应来获取系统的单位脉冲响应函数，然后利用该函数进行信号处理和滤波。

例如，在音频处理中，我们可以通过测量扬声器对单位脉冲信号的响应来获取扬声器的单位脉冲响应函数，然后利用该函数对音频信号进行滤波和增强。

除了脉冲响应和单位脉冲响应之外，还有一些相关的概念和方法，如频率响应、卷积运算等。

单位脉冲响应函数
单位脉冲响应函数是一个系统对于单位脉冲输入信号所产生的响应函数。

在信号处理和系统控制中，单位脉冲响应函数起着非常重要的作用，
它可以用于求解系统的响应，得到系统的传递函数，进行系统分析与设计等。

具体地说，对于一个线性时不变系统，其单位脉冲响应函数可以表示
为系统对于单位脉冲输入信号的响应，即：
h(t)=L{δ(t)}。

其中，L表示拉普拉斯变换，δ(t)表示单位脉冲函数。

根据卷积定理，该系统对于任意输入信号f(t)的响应可以表示为f(t)与h(t)的卷积：y(t)=f(t)*h(t)。

其中，*为卷积运算符。

因此，如果已知系统的单位脉冲响应函数
h(t)，就可以由上式求得系统对于任意输入信号的响应。

脉冲效应函数-回复什么是脉冲效应函数？脉冲效应函数（Impulse Response Function）是指系统对一个脉冲输入的响应。

在信号处理领域中，脉冲响应函数是一种重要的工具，用于描述线性时不变系统的特性。

脉冲效应函数是通过将脉冲信号输入到系统中，观察系统的输出得到的。

脉冲信号通常是一个短暂的高幅度信号或者一个具有较窄脉冲宽度的信号。

系统的输出可以是系统的时间响应、频率响应等，通过观察输出信号的变化，可以获得有关系统特性的重要信息。

脉冲效应函数在信号处理和系统控制中具有广泛的应用。

它可以用于分析和预测系统的性能，设计滤波器、控制器和传感器等。

通过观察脉冲响应函数，可以了解系统对不同频率信号的响应情况，从而选择合适的滤波器来滤除非理想信号中的噪声。

此外，脉冲响应函数还可以在系统控制中用于建模和设计控制器，从而实现对系统的精确控制。

那么，如何计算脉冲效应函数呢？脉冲效应函数的计算包含以下步骤：1. 确定系统的输入和输出：首先需要确定系统的输入信号和输出信号。

输入信号通常为一个短暂的高幅度脉冲信号，而输出信号是系统对此脉冲信号的响应。

2. 采集数据：在实际应用中，需要采集一些输入和输出信号的数据。

通过使用传感器采集输入信号和输出信号的时间序列数据，并将其存储为离散的样本序列。

3. 数据处理：对采集到的数据进行处理，以便进行下一步的计算。

通常情况下，需要将输入和输出信号进行预处理，以消除可能存在的噪声和不确定性。

4. 确定响应时间范围：根据实际需求，确定系统的响应时间范围。

响应函数通常是时间上的函数，确定合适数量的时间点以及时间间隔，以便将输入和输出信号对应起来。

5. 采样数据对应：将采集到的输入信号和输出信号进行对应，每个时间点上输入信号的值对应输出信号相应时间点上的值。

6. 计算脉冲响应函数：通过对输入和输出信号进行数值计算，可以得到脉冲响应函数。

通常，可以采用离散傅立叶变换（DFT）或离散傅立叶逆变换（IDFT）等方法进行计算。