向量自回归和脉冲响应函数

能源消费、环境污染与经济增长的动态关系--基于中国1990-2014年时间序列数据吴鸣然;赵敏【摘要】The essay reveals the dynamic relationship among energy consumption , environmental pollution and economic growth in China between 1990-2014 by establishing the vector autoregressive model, the impulse response function, and the variance decompo-sition function. The result shows the relationship among three systems of energy , environment and economy is stable and harmonious in the long term, which proves that China is located in the early stage of the industrialization. The model of economic development of China is characterized by a large number of energy consumption and environmental pollution, which is not sustainable. Therefore, the government must maintain the coordination of economy, resources and environment in the process of industrial economic development. Also, the government should not consider the improvement of energy efficiency as an energy utilization strategy, but strengthen the ability of economic sustainable development, thus promoting the construction of"resource-saving and environment-frien-dly"society.%基于1990-2014年时间序列数据，通过建立向量自回归模型(VAR)、脉冲响应函数(IRF)和方差分解函数(VD)揭示中国能源消费、环境污染和经济增长之间的动态关系。

货币供应量作为我国货币政策中介目标的有效性分析摘要：通过运用向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数(IRF)、方差分解分析等经济计量方法，本文对我国现行货币政策中介目标进行了实证分析并得出结论：货币供应量作为中介目标的有效性正不断降低，实际利率作为中介目标的实施效果好于货币供应量。

本文认为，基础货币难以操纵、货币乘数不稳固、货币流通速度不断下降与货币政策传导机制不完善等因素是产生上述实证结论的重要原因。

最后，本文提出了有关建议。

关键词：货币政策；货币供应量；利率；实证分析一、引言货币政策成功与否的关键很大程度上取决于中介目标的选择。

然而，中介目标的选择并没有统一模式。

按照经典的货币理论，货币政策的中介目标要紧是利率与货币供应量。

凯恩斯等认为，利率是中介目标变量的最佳选择。

以弗里德曼为代表的货币主义者却认为，不能选择利率作为中介目标，而只能选择货币供应量。

美国经济学家普尔则又是另一种观点：当实际领域不稳固时，货币供应量是最适合的中介目标；当货币领域不稳固时，利率是最适合的中介目标。

从各国实践来看，常见的货币政策中介目标有通货膨胀率、利率、货币供应量与汇率。

Bernanke等(1998)的实证研究认为，通货膨胀率目标的使用能够有效降低通货膨胀率而不付出产出缺失的成本(即随着预期的形成，产出在经历短期下降后会恢复到潜在水平)。

但是，Ball与Sheridan(2003)比较了7个使用通货膨胀目标的OECD国家与13个没有使用通货膨胀目标的国家，却发现通货膨胀目标没有明显改进货币政策的执行效果。

Kim、Osborn与Sensier (2002)认为，利率作为中介目标时，提高利率与降低利率对产出的影响效果显著不一样。

Lai与Chen等(2005)发现货币供应量作为中介目标能够更好地实现名义GDP增长。

我国货币政策中介目标的选择，经历了从流通中现金到贷款规模再到货币供应量的转变。

关于现行的货币供应量这一中介目标，理论界存在较大分歧：刘锡良(2003)等认为，面对转型时期的中国经济时，建立在完美市场假说上的货币政策传导机制没有解释力，这使得以货币供给量为中介目标的货币政策面临挑战。

基于VAR模型对房地产价格影响因素的实证研究摘要：本文旨在利用向量自回归（VAR）模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。

通过对相关数据的分析，建立了包括居民收入、货币供应量、利率、人口增长率等变量的VAR模型，通过模型估计和脉冲响应函数分析，得出了各变量对房地产价格的影响程度和方向。

研究结果表明，居民收入、货币供应量以及利率对房地产价格存在着显著影响，人口增长率对房地产价格的影响较小。

在房地产政策制定中应充分考虑这些因素的影响，以实现房地产市场的稳定和健康发展。

一、引言随着中国经济的快速发展，房地产市场作为国民经济的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。

房地产市场的价格波动不仅直接关系到国民经济的稳定和发展，也影响着居民的生活和社会的和谐稳定。

研究房地产价格的影响因素，对于科学制定房地产政策、促进房地产市场的健康发展具有重要意义。

传统的房地产价格预测模型多采用单变量时间序列模型或因子模型，这些模型在解释变量的选择和模型结构上存在一定局限性。

而向量自回归（VAR）模型则能够同时考虑多个变量之间的相互影响，更加符合实际情况。

本文选择采用VAR模型进行房地产价格影响因素的实证研究。

二、相关理论与模型2.1 VAR模型VAR模型是多变量时间序列模型的一种，它用于描述多个变量之间相互影响的动态关系。

VAR模型的一般形式可以表示为：Y_t = c + A_1*Y_(t-1) + A_2*Y_(t-2) + ... + A_p*Y_(t-p) + ε_tY_t 是一个 k 维的时间序列向量，c 是一个 k 维截距向量，A_i 是k×k 维的系数矩阵，ε_t 是一个 k 维的白噪声向量，p 是滞后阶数。

2.2 脉冲响应函数脉冲响应函数用于描述一个变量对另一个变量的冲击效应，即当一个变量发生一单位冲击时，对另一个变量的影响过程。

通过分析脉冲响应函数，可以得出各变量对目标变量的影响程度和方向。

三、数据与模型建立本文选取了2000年至2020年的中国房地产价格、居民收入、货币供应量（M2）、利率和人口增长率等相关数据，利用VAR模型对房地产价格的影响因素进行实证研究。

基于向量自回归模型对房价与地价关系的实证分析摘要：考察2000年3季度到2008年3季度上海市房地产价格指数与土地价格指数的动态影响关系，运用格兰杰因果检验、向量自回归模型、脉冲响应函数以及方差分解的方法，得出上海市土地市场价格变化与房地产市场的价格变化在短期内会产生一定程度的相互作用，但是在长期内上海市房地产市场的价格变化受土地市场价格变化和房地产市场价格变化的共同作用，而土地市场价格变化只受其本身影-自的结论。

关键词：房价；地价；格兰杰检验；预测方差一、引言早在19世纪，大卫，李嘉图Ⅲ通过研究得出地价高是住宅价格高的结果——而不是原因的判断。

我国学者近年来也对房价和地价的关系作出了探讨：曾向阳、张安录(2005)以武汉市为例，得到了短期土地市场价格与房地产市场价格相互影响，而土地市场对房地产市场价格影响更大，长期而言土地市场和房地产市场没有显著的因果关系。

张红等(2007)以北京市为例，研究了1997年到2003年分季度商品房的走势后认为，我国地价的变化会导致房价的变化。

黄静、屠梅曾等(2009)H通过对全国29个城市面板数据的分析，认为东部和西部城市地价对房价的长期影响较大，中部城市房价对地价的长期影响较大，总体而言，长期来看房价对地价的影响程度要高于地价对房价的影响程度的结论。

艾建国等(2008)通过对北京、上海、武汉三城市的实证分析，认为北京地价对房价影响作用较高，上海在前期地价对房价影响作用较高，后期逐渐被炒房作用所替代，武汉地价与房价相互影响作用不大。

油永华(2007)通过对山东省数据的检验后认为，短期内。

房价决定地价，长期内，地价与房价具有一定的独立性。

但地价不是影响房价的主要原因。

郑娟尔、吴次芳(2006)通过对我国23个大中城市房价和地价格兰杰成因的分析后认为，二者互为格兰杰成因。

影响多少由各地决定。

葛红玲、金彦(2008)通过对北京市的房价与地价的实证分析得到二者并不具备明显的格兰杰因果关系。

中国货币政策效应时滞性的实证分析中图分类号：f830 文献标识码：a文章编号：1672—7355（2012）01—0124—02摘要:在全球金融危机背景下，货币政策的时滞性对于制定有效的货币政策尤为重要。

本文运用脉冲响应函数和方差分析法，结合1999年至2009年的季度数据对中国货币政策宏观调控效应的时滞性进行了实证检验，最终得出了货币政策在价格和产出两个传导过程中具有时滞期数，并且货币渠道对价格和产出水平的贡献大于信贷渠道的结论。

关键词:货币政策时滞性脉冲响应函数方差分析一、引言货币政策作为国家宏观调控的主要工具，在实现经济总量平衡和币值稳定等发面发挥着重要的作用，几乎成为了经济宏观调控的代名词。

在实际运用过程中，货币政策的效应并不是在实施后就马上显现出来，而是存在一定的时间间隔，即所谓的货币政策效应“时滞”。

时滞的存在增加了货币政策调控的风险，使中央银行对于货币政策措施有效性的检验变得更加困难。

因此，在国家宏观调控中，分析货币政策的时滞情况对于提升货币政策的有效性就有了重要意义。

此前已有不少学者对货币政策效应的时滞进行了研究，但由于采用的计量经济方法和选取的工具变量的不同，测算出效应的时滞长短也不相同。

王志强（2000）利用1990年到1997年的月度数据，选取货币供应量、贷款以及利率作为变量进行测算，得出了货币政策的时滞为4个月的结论。

郝雁（2004）利用1998年到2003年的月度数据，把贷款和货币供应量作为变量来进行测算，得出了贷款对产出和物价的作用为4个月，货币供应量对产出和物价的作用为5个月的结论。

马秀远（2010）利用1996年到2009年的季度数据，以国内生产总值、广义货币供应量和通货膨胀率作为测算变量，发现我国货币政策会通过信贷渠道和货币渠道影响产出和通货膨胀，并且信贷渠道的短期效应较为显著，货币的长期效应较为持久。

二、理论基础及方法介绍（一）向量自回归（var）模型向量自回归模型常应用于检验时间序列随机扰动项对变量的动态影响，是研究政策传导和效果的有效方法，对于揭示货币政策的影响方法，该模型充当了基本的检验工具。

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。

多变量时序预测算法引言：时序预测是指对一系列时间上连续的事件进行预测，它在各个领域都有着广泛的应用。

然而，在实际应用中，往往需要考虑多个变量之间的关系，这就需要使用多变量时序预测算法。

本文将介绍多变量时序预测算法的原理、方法和应用。

一、多变量时序预测算法的原理多变量时序预测算法是在传统的单变量时序预测算法基础上进行扩展的。

它不仅考虑了时间上连续的事件之间的关系，还考虑了多个变量之间的相互影响。

多变量时序预测算法主要基于以下两个原理：1.1 时间序列建模在多变量时序预测中，首先需要对每个变量的时间序列进行建模。

常用的方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）等。

通过对每个变量的时间序列建模，可以获得该变量自身的信息。

1.2 多变量关系建模在单变量时序预测中，我们关注的是一个变量的未来值。

而在多变量时序预测中，我们需要考虑多个变量之间的相互影响。

通过建立多变量关系模型，可以捕捉到不同变量之间的相关性。

常用的方法包括向量自回归模型（VAR）、脉冲响应函数模型（IRF）等。

二、多变量时序预测算法的方法多变量时序预测算法主要有以下几种方法：2.1 向量自回归模型（VAR）VAR模型是一种常用的多变量时序预测方法。

它假设每个变量的未来值可以由过去时刻的所有变量值线性组合得到。

通过对VAR模型进行参数估计，可以得到每个变量的未来值的预测结果。

2.2 脉冲响应函数模型（IRF）IRF模型是一种用于分析多变量之间影响的方法。

它可以通过给定一个变量的冲击，观察其他变量在未来时间点的响应。

通过分析IRF模型的结果，可以得到不同变量之间的相互影响关系。

2.3 神经网络模型近年来，随着深度学习的兴起，神经网络模型在多变量时序预测中得到了广泛应用。

通过构建多层的神经网络结构，可以建立多变量之间的非线性关系。

常用的神经网络模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

三、多变量时序预测算法的应用多变量时序预测算法在各个领域都有着广泛的应用。