VAR模型应用案例完成.docx
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VAR模型应用案例完成
VAR模型应用实例
众所周知,经济的发展运行离不开大量能源的消耗,尤其是在现代经济发展的过程中,
能源的重要性日益提升。
我国自改革开放以来,经济发展取得长足的进步,经济增长率一直处于较高的速度,经济的高速增长带来了能源的大量消耗,进而带来了我国能源生产的巨大
提高。
因此,研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义,能为生源生产
提供一定的指导意义。
1.基本的数据
我们截取1978—2015年中国经济增长速度(GDP增速)和中国能源生产增长速度数据,具体数据如下:
表1佃78――2016年中国经济和能源生产增长率
年份
国内生产总值增
长速度(%)
能源生产增长速
度(%)
年份
国内生产总值增
长速度(%)
能源生产增长速
度(%)
1978
11.7
10.4
1997
9.2
0.3
1979
7.6
3.7
1998
7.8
-2.7
1980
7.8
-1.3
1999
7.7
1.6
1981
5.1
-0.8
2000
8.5
5
1982
9
5.6
2001
8.3
6.4
1983
10.8
6.7
2002
9.1
6
1984
15.2
9.2
2003
10
14.1
1985
13.4
9.9
2004
10.1
15.6
1986
8.9
3
2005
11.4
11.1
1987
11.7
3.6
2006
12.7
6.9
1988
11.2
5
2007
14.2
7.9
1989
4.2
6.1
2008
9.7
5
1990
3.9
2.2
2009
9.4
3.1
1991
9.3
0.9
2010
10.6
9.1
1992
14.2
2.3
2011
9.5
9
1993
13.9
3.6
2012
7.9
3.2
1994
13
6.9
2013
7.8
2.2
1995
11
8.7
2014
7.3
0.9
1996
9.9
3.1
2015
6.9
1.2
2.序列平稳性检验(单位根检验)
使用Eviews9.0来创建一个无约束的VAR模型,用gdp表示的是中国经济的增长率,用nysc表示中国能源生产的增长率,下面分别对gdp和nysc进行单位根检验,验证序列是否
平稳,能否达到建立VAR模型的建模前提。
bdSenes:
GDPWorkfile:
UNTITLED:
:
Untitled\口||回|
View
Prot
Objert
Prop«rti«
Mm色
Freert
Sample
Gtnr
SheetGraph
AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonGDP
NullHyp(rthesis:
GDPhasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
3{Autorriaiic-casedonSIC,maxlag二g)
^StatisticProb?
Augm的柜UDick即亠Full盯馆ststM待tic胡£酣5迢06056
Testcriticalvalues:
1%level-3.639407
5%level-2.951125
前临I凹创-2614300
*MacKinnon(1996)one-sid&dp*values.
AugmentedDickey-FullerTestEquationDopendentVariath'D(GDF)
Method:
LeastSquares
Date:
05/17/17Time:
10:
55
Sample(adjusted):
13822015
Includedobservations:
Mafteradjustments
Variable
Coefficient
std.Error
t-statistic
Prob.
GDP(-1)
-0S5&171
0221114
■3867553
□ODOS
D[GDP(-1))
0625B31
0,193529
3.232755
0.0031
D;GDP[-2))
Q.D49240
0.175517
0200544
D7311
D(GDPg))
0.264537
0.167343
15S3145
0.1242
C
6540050
2.222961
3041745
0.0006
R-squared
0458475
Meandependntvar
0.052941
AdjustedR-squared
Hr■車…■••鼻・i
0,383762
4nn-nn-m
S.D.dependentvar
2&45731
图2.1经济增速(GDP)的单位根检验
|View
Proc
Object
Properties
Name
Freeze
Sampk
Genr
Sheet
Graph
ALgnientedDickey-Fuller'UnrtRootTestoraNYSC
NullH/potriesis:
FJYSChasaunitroot
Exogenous:
Constant
LagLength:
1(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)
t-StatisticProb.*
Dickw卜FullwrtEststatistic・£9了5987QO045
Testcriticalvalues:
1^)level-3525784
5%level-2945S42
10%level-2,511M1
"MacKinnon(1996)one-sided^values
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D(NYSC)
Method:
LeastSquares
Date:
05/17/17Time:
10:
58
Sample(adjusted):
19802015
Includedobservations:
afteradjustments
VariableCoefficientSid.Errort-StalisticProb.
NYSCM)
-0.530906
0.1349D5-3935987
0.00S4-
D(NVSCL-D)
0.438549
01500552.922585
0.00S2
C
2746938
0.8572663204330
0.0030
R*squared
A34306S
Meandependentvar
4.069444
AdjustedR-squared
0303254
S.D.dependentvar
3.510704
S.E.cfregression
593C431
Akaikeinfocriterion
5.0C7S31
Sumsquaredresici
233.3351
Schwarzcriteridn
5J99791
Loglikelihood
-68.22096
Hannan-Quinncritef.
5,113839
F-statistic
8616745
Durbin-Watsorstat
1.950251
Prob[F-5tatistic)
0000975
图2.2能源生产增速(nysC的单位根检验
经过检验,在1%的显著性水平上,gdp和nysc两个时间序列都是平稳的,符合建模的条件,我们建立一个无约束的VAR模型。
3.VAR模型的估计
View
Pro;
Objed
Ptirrt
Name
Freeze
Estimate
For«cast
VectorAutoregressionEstimates
■/ectorAutoreg『郵ionEstimates
Date'05/17/17Time:
11'03
Sample(adjusred>:
1&802015
Indudediobservaticns..36afteradjustmentsStandarderrorsIn()4t-statistiesin[]
GDP
NYSC
GDP(-1)
0.92&544
(0.16499>
[500369]
0271590
(0.23599)
[1.15096]
GDF{-2)
-0.530405
(0.1662d>
[-3.19096]
-0.292356
(0.23730)
[-1.22942]
NYSCC-1)
-0052225也1伽)[-0.45156]
0846356
(P.16&43)
[5.11612]
NYSC(-2)
o.iesiootOJ1349)(1.639771
-0357569
(0.16234)
[-2.20253]
C
6..184518
(1.50887}
[4.10539]
2.363291
(2.15B27)
[1.326&61
R^squared
&.492S65
0.554397
Adj.R-squared
0427099
0.496639
Sumsq.res;ids
130.5151
267.0S33
SEequation
2.051869
2.534956
F-statistic
7.522890
9.t41791
Loglikelihood
-74.26525
^7.15117
AkaikeAIC
440362&
&119500
SchwarzSC
4.623&5S
5339442
Meandependent
9738899
5.C166&7
SDdependent
2.710854
4.137805
Determinantresidcovariance(dofadj)
JO.72390
Determinantresidcovariance
2278215
Loglikelihood
-1584312
Altai 9.357287 Schwarzcrit&rion 9.797154 图3.1模型的估计结果 回VanVAR01Workfile-: 九曲酣”住蟆型: ;Untitl巳或 IView Proc Object Print Name Fr&tze1 Estimate|Forecast 5tats ImpLlIse Reside —1u 乍gtimatien.Froc: LS12GDPHlfSC GDF-C(bl)* +M局 MTSC=CC2,l)*fflFC-l)+C(2,2)*GDF(-2)+C(^3)*IISC(-1)+Cte,4)*IT5C(-2) +c(2^) VkRMoJel-SuLsbiLuk^lCotEficients: GUT=0,82^443i2B3E*^DT(-l)-0.5304947iQ7434*CDF(-2)-00522247^102*HYSC(-1>+0,13£lQC4&07E4*liySC(-E)+E1叫51銘奸卸 KYSC三0.271597990674^? (-15-0.292356160154*0DP(-2)+0.046355666747WSC(-l)-O.357507S3? 746*NYSC(-2)tZ.£0325103176 图3.2模型的表达式 4.模型的检验 4.1模型的平稳性检验 @Var: UNTIILEDWorkfile: UMTlTLED: ! UfTtitled\ Proc at>jed Print Name Frtm Eitimate Forccast VARStabilrtyCondrtionCheck RootsofClaracieristicF*olyromialEndosenousvariablesGDPr-JYSCExogenousvariables: G Lagspecification: 12 Date.05/17/17Time: 11: 11 Root Modulus 0.566086O.4&17O0i C.72+220 0.566066+□4517001 C724220 0.269884-0.626551( 0592196 0.299864+0.6265511 0632106 Norootliesoutsidetheunitcircle VARsatisfiesthestability-condition, 图4.1.1AR根的表 由图4.1.1知,AR所有单位根的模都是小于1的,因此估计的模型满足稳定性的条件。 图4.1.2AR根的图 通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计,并采用AR根估计的方法 对VAR模型估计的结果进行平稳性检验。 AR根估计是基于这样一种原理的: 如果VAR模型所 有根模的倒数都小于1,即都在单位圆内,则该模型是稳定的;如果VAR模型所有根模的倒 数都大于1,即都在单位圆外,则该模型是不稳定的。 由图4.1.2可知,没有根是在单位圆 之外的,估计的VAR模型满足稳定性的条件。 4.2Granger因果检验 图4.2.1Granger因果检验结果图 Granger因果检验的 原假设是: Ho: 变量x不能Granger引起变量y 备择假设是: f: 变量x能Granger引起变量y 对VAR (2)进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下,经济增速(GDP)能够Granger引起能源生产增速(NYSC的变化,即拒绝了原假设;同时,能源生产增速(NYSC能够 Granger经济增速(GDP)的变化,即拒绝了原假设,接受备择假设。 5滞后期长度 画VarUNTrTLEDUNTITLED: [-<=■” View F^oc Object Print biaiTht Freeze Forecast Impube ■: cjck Zo&rn VARLagOrd^rS&ledionCriteriaEndogenousvariabits: CDfrJYSCExogenousvariables'G Dale: D&17/17Time: t1: 16Sample: 19732015 Includedobservations;34 La9 LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -172.7423 NA 99.00596 1027696 1Q.36374 10.30956 1 -15B8550 55R4149 9817351 9Afifi70^ fl伽"0 2 148.0797 13.38127* 3761303* 9.293808* 974773&1 9.451906* 3 -147.4933 0.923534 46,34365 ».499897 1Q.12340 9.714234 4 -145.4904 2.&4Q9ie 52,05386 9.517555 1Q.42563 9.393131 6.脉冲函数 图6.1各因素脉冲响应函数结果图 从图6.1可以看出: 经济增长率(GDP和能源生产(NYSC各自对于自身的冲击,在前四期是快速下降的趋势,并且出现负值的情况。 但是,GDP增速的变化基本上在第七期就保持了持平的一个状况;而能源生产(NYSC的变化是在第九期的时候实现持平的状态。 能源生产增长率(NYSC对于经济增长率(GDP)的脉冲响应分析,当给经济增长一个正的冲击的时候,在前两期是呈现一个下降的趋势,主要的原因应该是,经济增长促进能源 生产的提高是存在滞后期的,但是但很快就出现了上升的趋势在第五期的时候达到最大值,之后出现了下降的趋势,然后又回升,直到第十期之后保持了平衡。 这说明经济增长对于能 源生产增长的影响是正向的,会呈现一种上升、下降、平衡的基本状态,说明经济发展对能源生产的促进作用并不是无限的,经过一定作用之后看,会出现一种平衡状态。 经济增长率(GDP)对于能源生产增长率(NYSC的脉冲响应分析,经过对比图中第2 幅和第3幅小图,我们大致是可以看出两者之间是呈现完全相反的情况。 当在本期给能源生 产增长率(NYSC—个正冲击之后,前两期是增长,然后到第五期是下降趋势,然后回升,在第七期之后基本上持平。 7.方差分析 画Var: UNTITLEDWorkfik: UNTITLED-UntitledX ¥记训ProcObjectFriritNameFreezeEstimateIForecastStatsImpuheResidsIZoo(nVarianceDecMnposition VsrisnceDecompositionofGDP: PeriodSEC&FbJYSC 1 2,0518&9 1000000 0.000000 2 2.62^782 9971154 0.2B845S 3 26695&3 98.72143 1.273&7Q 4 2768505 9291947 7.08D533 5 2.345153 6911011 108393S 5 2851171 B8.83713 1111287 7 2.858927 B8.43007 11.56993 3 2.372410 67.63734 12.35^56 9 Z876777 87.40490 12.59510 10 2876820 87.40231 12.59769 11 287754B 87.39711 12.612B9 12 2878296 87.37307 1262693 13 2878481 87.36707 1263203 14 2.878525 8736509 1263491 15 2.078579 B736508 1263492 16 2878601 87.36524 1263476 17 2878613 87.36466 1263534 怕 237S625 67.36392 1263506 19 2.878629 87.36368 12.63632 20 287S630 07.36369 12.63631 21 2973631 07.36364 12.63636 22 2.878632 B7.36358 1263642 23 2378533 87.36356 1263644 24 2.37SS33 B73S356 1263644 25 2378&33 8736356 1263S44 26 2.378633 67.35356 12.53^44 27 2878633 87.35356 1263644 2B 2878633 87.35356 12.636U 29 Z878S33 87.36356 12.63644 30 2878633 87.30356 12.53644 图7.1经济增长(GDP)方差分析结果 ®Var: UNTITLEDWorkfile;UNTITLEC;;Untitled\ '/iewProcObjectPuntN^rneF吒亡盘EstimateForccastStataImpulseResidsZoamVarianceDecomposition VarianceDecompositionofNYSC: Pericd SE. GDP KYSC 1 2.934958 15.28242 84.71758 2 4022091 22.57676 7742324 3 4.19194S 237934S 76.20652 4 4.203629 24.17651 75.B234S 5 4.266184 2B.24795 73.75205 6 4.293375 27.14570 7265430 7 4.307023 27.09928 72.90072 4.314780 2706764 7293236 g 4318401 27.10676 72.89324 1D 4.318996 27.12522 7287476 11 4.320225 27.11455 7203545 12 4321254 57.10357 72.S9743 13 4321462 2709S94 72,90006 14 4.321437 2710069 72.69931 15 4.321583 27.10159 72B9B41 15 4.321649 2710184 7Z89816 17 4.321664 2710171 7269829 18 4.321659 27.10177 72.89823 19 4321674 27.10192 72.89808 20 4321676 27.10197 72.89S03 21 4,321678 27.10195 7269605 22 4,321679 2710195 7269605 53 4.321679 2710195 72.09405
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