demo——VAR模型在Eviews软件中的操作演示
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Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
数据准备
在Eviews中导入需要分析的时间 序列数据，并进行必要的预处理 ，如缺失值处理、平稳性检验等 。
模型设定
根据研究目的和数据特征，选择 合适的VAR模型阶数（滞后阶数 ），并设定模型的约束条件（如 外生变量、季节性等）。
参数估计
运用最小二乘法（OLS）或极大 似然法（ML）等估计方法对VAR 模型进行参数估计，得到模型的 系数矩阵和截距项。
3. 在弹出的对话框中，设置 冲击的滞后期数（即观察冲 击影响的期数），并选择要 分析的变量。
4. 点击“OK”按钮， Eviews将生成脉冲响应结果 。
脉冲响应结果的解读
脉冲响应图
通常以图形形式展示脉冲响应结果，横轴表示滞后期数，纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。通过脉冲响应图可以 直观地观察变量之间的动态影响关系。
Eviews中VAR模型的实现步骤
模型诊断
对估计得到的VAR模型进行诊断检验，包括残差自相关检验、异方差性检验等，以确保模 型的合理性。
脉冲响应分析
在Eviews中利用脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析VAR模型中各 变量对冲击的反应程度和持续时间。通过设置冲击大小和滞后期数，可以得到不同变量之 间的动态影响关系图。
在Eviews中选择 "Quick"->"Estimate Equation"，在弹出的 对话框中选择VAR模型 ，并设定滞后阶数。
变量选择
根据研究目的选择合适 的变量，并将其添加到 模型中。
模型估计
点击"OK"按钮，Eviews 将自动进行VAR模型的 估计，并显示估计结果 。
脉冲响应分析与方差分解
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
f=VAR(3) 估计参数个数-VAR(1)估计参数 个数 332 132 18 。
19
利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
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三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
13
160000
120000
80000
40000
0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
12
11
10
9
8
7
6
5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
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N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 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 VAR模型。建VAR模型的目的：
19
利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
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三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
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80000
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0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
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5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
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N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 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 VAR模型。建VAR模型的目的：
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现PPT演示课件
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
EViews统计分析基础教程
第11章 VAR模型和VEC模型
重点内容： • 向量自回归理论 • VAR模型的建立 • Johansen协整检验 • VEC模型的建立
1
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
9
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型， 即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当 工作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认 情况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
EViews统计分析基础教程
第11章 VAR模型和VEC模型
重点内容： • 向量自回归理论 • VAR模型的建立 • Johansen协整检验 • VEC模型的建立
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EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的 “View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可得到检验结果 。
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EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
最新Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现教学讲义PPT课件
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型，即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当工 作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认情 况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
Eviews中VAR模型的操 作、脉冲响应分析和方差
分解的实现
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
1.向量自回归理论
向量自回归模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统， 并分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲 击对经济变量所产生的影响。
滞后阶数为p的VAR模型表达式为 yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt
在EViews软件操作中，选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Granger Causality/Block Exogeneity Tests”选项，可 得到检验结果 。
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 右图的检验结果为： 在5%的显著性水平下， 变量log(ex)能Granger引 起变量log(ms)，即拒绝 原假设；但变量log(ms) 不能Granger引起变量 log(ex)，即接受原假设。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
VAR模型的Eviews方法
用EViews估计联立方程模型1.EViews提供的系统估计方法（1）跨方程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression．SUR ) （3）两阶段最小二乘法（4）三阶段最小二乘法（5）广义矩法(GMM) （一共有8种方法）2.系统方程的建立与估计（1）建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件．2. 系统模型的建立点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统方程命名．点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统方程直接键入窗口．系统方程中的方程应当是行为方程式（需要估计参数的方程）．例如包含两个方程的系统方程，可以在对话框中输入如下的方程3. 估计方程点击系统窗口工具栏中Estimate功能键，出现如下对话框如果选择两阶段最小二乘法，应在方程对话框中在键入工具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计方法，选择两阶段最小二乘法，点击OK．得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494 C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1)Observations: 247 R-squared0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. 根据输出结果中的数据对模型进行检验 联立模型系统的练习1 简述联立模型的识别条件；估计方法及方法所适用的条件。
VAR模型基本操作指引(Eviews)
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test——单位根检验对话框（1st difference，即检验△X；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
VAR模型Eviews基本操作指引
Eviews基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
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V AR模型在Eviews软件中的操作演示：请按步骤一步步往下，先熟悉软件。
点击桌面Eviews图标，打开软件
点击File——New——workfile
定义工作文件，注意选用的变量指标是年度、季度、月度，一定要对应。
选好下拉菜单中的频率，定义年度、季度、月度等再定义起始时间：点ok
进入工作界面
点击Object——new object，生成新对象。
选择series，命名GDP，点ok 回到工作界面
点击gdp，打开GDP序列
点击右上角Edit，再将自己收集到的数据直接copy到Na位置，再点击一次edit,关闭退出。
重复前面建立GDP的步骤，分别建立自己想建的其它变量序列，如CPI、M2等。
接下来对所有变量，如GDP、CPI、M2等的数据进行季节性调整，按下图一步步进行。
打开某变量GDP的数据。
点Proc——seasonal adjustment——选x11方法。
选择census x11 additive 点击ok
得到经季节性调整的变量gdpsa.
对季节性调整变量取对数。
点object——generate series.
在对话框输入lngdp=log(gdpsa)，注意，输入的是gdpsa变量序列，不是gdp序列哦。
得到lngdp序列。
对所有变量进行hp滤波处理。
打开lngdp序列。
点proc——hodrick_prescott_filter
把第一栏值删除，在cycle series 输入gdp_hp，这表示gdp波动序列。
打开gdp_hp序列，画图
点view——graph 点确定
得到图形
在获得GDP、CPI、M2等变量的波动序列后，接下来建立VAR模型。
首先选定三个变量后，右健open ——V AR
选择默认确定
点击impulse
Impulse框中只留ccM2，代表货币政策冲击
点确定得到图形
接下来图形保存，对图形右健即可
浏览路径
图形保存在桌面上
用画图软件将图形拷贝出来到word中。
操作演示至此结束，祝大家好运！。