Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现(1)

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

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。

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。

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。