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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（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 V AR…——对话窗缺省的是非约束V AR，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V AR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V AR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。
V AR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 V AR…——对话窗——选择VEC——相比较V AR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电力安全月工作总结[电力安全月工作总结]电力安全月工作总结2011年3月1日至3月31日为我公司的安全生产月，**变电站围绕;夯实基储提高素质、树立标杆、争创一流;的主题，开展了丰富多彩、形式多样的具体行动：通过看板形式宣传安全第一、预防为主的方针；通过48+4的学习机会，进行安全生产大讨论；通过安全活动进行查找本站的隐患的活动，电力安全月工作总结。
eviews 广义脉冲响应广义方差分解-回复Eviews是一种经济学和金融领域常用的统计软件工具，它提供了丰富的数据分析和模型建立功能。
其中，广义脉冲响应和广义方差分解是Eviews 中常用的方法之一，用于研究时间序列数据中变量之间的关联性和影响。
广义脉冲响应（Generalized Impulse Response，GIR）分析是一种用来衡量变量之间动态关系的方法。
它基于VAR（向量自回归）模型，用来研究一个变量的冲击对系统中其他所有变量的影响。
广义脉冲响应函数显示了一个变量的冲击对其他变量产生的直接和间接影响。
在Eviews中，进行广义脉冲响应分析的第一步是建立VAR模型。
VAR模型是一种用于描述多个变量之间互相依赖关系的模型，它假设每个变量都是过去若干期的线性组合，且与其它变量的过去值有关。
Eviews提供了一种直观的方式来构建VAR模型，只需选择变量并选择合适的滞后阶数。
建立VAR模型后，可以使用Eviews的“GIR”命令来计算广义脉冲响应函数。
在Eviews的命令窗口中输入“var.varname.gir”（varname是你在VAR建模时指定的变量名），可以得到广义脉冲响应函数的图形和数据。
广义脉冲响应函数的解释主要依赖于变量之间的关系和实际问题。
一般来说，如果冲击对某个变量有正向影响，对其他变量有负向影响，则说明这两个变量之间存在负相关关系。
如果冲击对某个变量有正向影响，对其他变量同样有正向影响，则说明这两个变量之间存在正相关关系。
除了广义脉冲响应函数，Eviews还提供了广义方差分解（Generalized Variance Decomposition，GVD）分析方法。
广义方差分解是一种用来衡量不同变量对整体波动的贡献程度的方法，它可以帮助我们了解各个变量的相对重要性。
进行广义方差分解分析的步骤与广义脉冲响应类似。
首先，建立VAR模型。
然后，在Eviews命令窗口中输入“var.varname.gvd”（varname是你在VAR建模时指定的变量名），可以得到广义方差分解的结果。
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。
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（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V AR，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V AR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V AR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。
V AR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 V AR…——对话窗——选择VEC——相比较V AR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。
