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VAR(VECM)模型分析步骤

朴陋 179

前言:

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1. 基础统计量(均值,标准差,最大值,最小值)

2. 单位根检验(原数据和差分数据)

-对面板数据的个体单独操作方法如下

-如果所有内生变量是同阶单整则可以直接对差分后的数据用VAR模型建模。

3. 最佳滞后阶数选择(原数据)

(3.1 对原数据对数差分)

4. 协整检验(原数据)

-使用差分处理后的数据分析时,跳过协整检验直接用VAR模型拟合。

-协整检验基于VECM模型。所以设置的滞后阶数是最佳滞后阶数(p)-1。例如:步骤3的最佳滞后阶数为p=1的话,拟合VECM模型是应该设置p=0。

-迹统计量 (Trace Statistic)在大样本时使用,它对样本数比较敏感,样本数小的话可能会出现无法判断是否存在协整的情况(trace1, 2, 3, ...的p值均大于5%。这时调整滞后值参数结果可能会发生变化。在使用STATA软件的vecrank包分析时,可以加max和notrace选项查看不同结果。最好是Trace和Max两个都参考。

-如果检验不协整,说明没有长期稳定关系,可以做VAR模型

-面板数据协整检验时可以自动选择最佳滞后阶数。

-面板数据协整检验中的Pedroni检验法只能在小于等于7个内生变量时使用。

(4.1. 格兰杰因果关系)

-格兰杰因果关系表示的是解释变量的过去值是否对被解释变量(当期值)的预测有帮助。

-数据必须是平稳数据(不存在单位根)才能做格兰杰因果关系检验。

-可以参考格兰杰因果关系结果决定内生变量顺序。

5. VAR(VECM)或对数差分后VAR拟合结果(VAR模型:原数据或差分数据,VECM模型:原数据)

-VECM模型的滞后阶数是p-1。例如:步骤3的最佳滞后阶数为p=2的话,拟合VECM模型是应该设置p=1。(水平变量为0 0,滞后一期为1 1)

-VECM的rank参数设置值为协整检验结果的协整关系数(r=n)

-Lambda系数为回归长期均衡关系(平稳的线性组合关系)的调整速度。

-对协整的设置选项:Eviews中的VECM估计->协整选项卡中5个函数形态无法确定选哪个的时候。一般在形态2,3,4中选择,形态1和5很少用到。对形态2,3,4逐个估计,比较三个模型的拟合度(-2*Loglikelihood,AIC, BIC),选择最优的函数形态。

-Eviews软件分析结果的p值计算:将结果表粘贴到excel,输入函数“=TEXT(TDIST(ABS(P20),n-k-1,2),"0.000")”(ABS括号内是t值的位置,n=included observations,k=内生变量数(包括从变量和解释变量)

-标准误粘贴到excel时括号会被默认改为负数,使用时需要另外加ABS函数。

6. AR根检验(图),残差的异方差,稳定性,正态性检验(需要是正态分布,否则模型有错)

(6.1 可以画均衡关系图,预测数据vs实际数据)

7. 脉冲响应函数曲线(IRF)

8. 方差分解

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