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VAR模型基本操作指引(Eviews)

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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

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

VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释

明。
13
我国1953年～2004年支出法国内生产总 值（GDP）、最终消费（Ct）和固定资本形成总额（It） 的时序数据列于D8.1中。数据来源于《中国统计年鉴》 各期。
用商品零售价格指数p90（1990年=100）对GDP、 Ct和It进行平减，以消除物价变动的影响，并进行自然 对数变换，以消除序列中可能存在的异方差，得到新序 列： LGDPt=LOG(GDPt/p90t)； LCt=LOG(Ct/p90t)； LIt=LOG(It/p90t)。 GDP、 Ct和 It与LGDPt、 LCt和LIt的时序图分别示于 图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的 14 变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
Yt iYt i U t 1Yt 1 2Yt 2 pYt p U t
i 1
p
U t IID(0, )
（11.1）
5
式中，i (i 1,2,,p) 是第i个待估参数N×N阶矩阵; U t (u1t u 2t u Nt )T 是N×1阶随机误差列向量;
待估参数个数为2 × 2×2= PN 2 用线性方程组表示VAR(2)模型：
yt 111 yt 1 112 xt 1 211 yt 2 212 xt 2 u1t xt 121 yt 1 122 xt 1 221 yt 2 222 xt 2 u2t
3
政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满 意。
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型 。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。 （2）内生、外生变量的划分问题较为复杂； （3）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到可识别 的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种 工具变量的解释能力很弱； （4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设， 带来更严重的伪回归问题。

VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释

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。
20
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：

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

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 。
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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、Johansen协整检验在eviews中具体操作步骤及结果解释

VAR模型、Johansen协整检验在eviews中具体操作步骤及结果解释
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政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满 意。
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型 。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。 （2）内生、外生变量的划分问题较为复杂； （3）模型的识别问题，当模型不可识别时 ,为达到可识别 的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种 工具变量的解释能力很弱； （ 4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设， 带来更严重的伪回归问题。
1.格兰杰因果性定义 2.格兰杰因果性检验 案例 五、 建立VAR模型 案例 六、利用VAR模型进行预测 案例 七、脉冲响应函数与方差分解 案例 八、向量误差修正模型 案例
2
一、VAR模型及特点
1. VAR模型—向量自回归模型
经典计量经济学中，由线性方程构成的联立方程 组模型，由科普曼斯（poOKmans1950）和霍德－科普曼 斯（ Hood-poOKmans1953）提出。联立方程组模型在 20 世纪五、六十年代曾轰动一时，其优点主要在于对每个方 程的残差和解释变量的有关问题给予了充分考虑，提出了 工具变量法、两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法、有 限信息极大似然法和完全信息极大似然法等参数的估计方 法。这种建模方法用于研究复杂的宏观经济问题，有时多 达万余个内生变量。当时主要用于预测和
Yt iYt i Ut 1Yt 1 2Yt 2 U t
i 1
6
2
用矩阵表示：
yt 111 112 yt 1 211 212 yt 2 u1t x x x u t 121 122 t 1 221 222 t 2 2t

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

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。

最新-Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解-PPT文档资料

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。
结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变 量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机 过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相 关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1 的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表 达，即
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 （4）滞后阶数标准
选择VAR对象工具栏中的“View”|“Lag Structure”|“Lagபைடு நூலகம்Length Criteria”选项，在弹出的对话框中输入最大滞后 阶数，然后单击“OK”按钮即可得到检验结果。

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。

demo——VAR模型在Eviews软件中地操作演示

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。
首先选定三个变量后，右健open——VAR
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！
打开某变量GDP的数据。
点Proc——seasonal adjustment——选x1e
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。
VAR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。

eviews操作实例向量自回归模型VAR和VEC(共100张PPT)


lk
2 -9.3218 -8.5187 254.0448
3 -9.1599 -8.0017 254.4179
4 -9.1226 -7.6022 257.9417
由表11.2知,AIC和SC最小值对应的p值均为２， 故应取VAR模型滞后阶数p=2 。
17
案例2 序列y1、y2和y3分别表示我国1952年至
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的 结构模型。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量 之间的动态关系。
（2）内生、外生变量的划分问题较为复杂；
（3）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到 可识别的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中 ，通常这种工具变量的解释能力很弱；
Yt (yt xt)T
2
Yt iYtiU t 1Yt1 2Yt2U t
i1
6
用矩阵表示：
x ytt 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 x ytt 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 x ytt 2 2 u u 1 2 tt
故 P=0.000964<
立VAR(3)模型。
=0.05，应拒绝原假设，建
21
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。
8
所以, VAR模型既可用于预测,又可用于结构分析。 近年又提出了结构VAR模型（SVAR：Structural VAR）。 有取代结构联立方程组模型的趋势。由VAR模 型又发展了VEC模型。
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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
（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——table
5、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。

—OK
7、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—OK
8、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
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