應(yīng)用VAR模型注意點(diǎn)

1、應(yīng)用VAR模型時(shí)的15個(gè)留意點(diǎn)（筆記）向量自回歸（VAR,Vector Auto regression）常用于猜想相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)以及分析隨機(jī)擾動(dòng) 對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。VAR方法通過(guò)把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量，作為系統(tǒng)中全部?jī)?nèi)生變量的滯后值 的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，從而回避了結(jié)構(gòu)化模型的要求。Engle和Granger （1987a）指出兩個(gè)或多個(gè)非平 穩(wěn)時(shí)間序列的線性組合可能是平穩(wěn)的。假如這樣一種平穩(wěn)的或的線性組合存在，這些非平穩(wěn)（有單位 根）時(shí)間序列之間被認(rèn)為是具有協(xié)整關(guān)系的。這種平穩(wěn)的線性組合被稱(chēng)為協(xié)整方程且可被解釋為變量 之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。VAR模型對(duì)于相互聯(lián)系的時(shí)間序列變量系統(tǒng)是有效

2、的猜想模型，同時(shí)，向量自回歸模型也被頻繁 地用于分析不同類(lèi)型的隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)系統(tǒng)變量的動(dòng)態(tài)影響。假如變量之間不僅存在滯后影響，而不存 在同期影響關(guān)系，那么適合建立VAR模型，由于VAR模型實(shí)際上是把當(dāng)期關(guān)系隱含到了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) 之中。1、單位根檢驗(yàn)是序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，假如不檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性直接OLS簡(jiǎn)潔導(dǎo)致偽回歸。2、當(dāng)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的（即不存在單位根），要想進(jìn)一步考察變量的因果聯(lián)系，可以采納格蘭 杰因果檢驗(yàn)，但要做格蘭杰檢驗(yàn)的前提是數(shù)據(jù)必需是平穩(wěn)的，否那么不能做。3、當(dāng)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)（即存在單位根），并且各個(gè)序列是同階單整（協(xié)整檢驗(yàn)的前提），想 進(jìn)一步確定變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行

3、協(xié)整檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)主要有EG兩步法和JJ檢驗(yàn)A、EG兩步法是基于回歸殘差的檢驗(yàn)，可以通過(guò)建立OLS模型檢驗(yàn)其殘差平穩(wěn)性B、JJ檢驗(yàn)是基于回歸系數(shù)的檢驗(yàn)，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、當(dāng)變量之間存在協(xié)整關(guān)系時(shí)，可以建立ECM進(jìn)一步考察短期關(guān)系，Eviews這里還供應(yīng)了一個(gè) Wald-Granger檢驗(yàn)，但此時(shí)的格蘭杰已經(jīng)不是因果關(guān)系檢驗(yàn)，而是變量外生性檢驗(yàn)，請(qǐng)留意識(shí)別。5、格蘭杰檢驗(yàn)只能用于平穩(wěn)序列！這是格蘭杰檢驗(yàn)的前提，而其因果關(guān)系并非我們通常理解的因與果的關(guān)系，而是說(shuō)x的前期變化能有效地解釋y的變化，所以稱(chēng)其為“格蘭杰緣由”。6、非平穩(wěn)序列很可能消失偽回歸，協(xié)整的意義就是檢

4、驗(yàn)它們的回歸方程所描述的因果關(guān)系是否是 偽回歸，即檢驗(yàn)變量之間是否存在穩(wěn)定的關(guān)系。所以，非平穩(wěn)序列的因果關(guān)系檢驗(yàn)就是協(xié)整檢驗(yàn)。7、平穩(wěn)性檢驗(yàn)有3個(gè)作用：1）檢驗(yàn)平穩(wěn)性，假設(shè)平穩(wěn)，做格蘭杰檢驗(yàn)，非平穩(wěn)，作協(xié)正檢驗(yàn)。2） 協(xié)整檢驗(yàn)中要用到每個(gè)序列的單整階數(shù)。3）推斷時(shí)間學(xué)列的數(shù)據(jù)生成過(guò)程。ADF檢驗(yàn)：1 view-unit root test,消失對(duì)話框，默認(rèn)的選項(xiàng)為變量的原階序列檢驗(yàn)平穩(wěn)性，確認(rèn)后， 假設(shè)ADF檢驗(yàn)的P值小于0.5,拒絕原假設(shè)，說(shuō)明序列是平穩(wěn)的，假設(shè)P值大于0.5,接受原假設(shè)，說(shuō)明 序列是非平穩(wěn)的；2重復(fù)剛才的步驟，viewunit root test,消失對(duì)話框，選擇Isl d

5、ifference,即對(duì)變量 的一階差分序列做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，和第一步中的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)相同，假設(shè)P值小于0.5,說(shuō)明是一階平穩(wěn)，假設(shè) P值大于0.5,那么連續(xù)進(jìn)行二階差分序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。先做單位根檢驗(yàn)，看變量序列是否平穩(wěn)序列，假設(shè)平穩(wěn)，可構(gòu)造回歸模型等經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型； 假設(shè)非平穩(wěn)，進(jìn)行差分，當(dāng)進(jìn)行到第i次差分時(shí)序列平穩(wěn)，那么聽(tīng)從i階單整（留意趨勢(shì)、截距不同狀況 選擇，依據(jù)P值和原假設(shè)判定）。假設(shè)全部檢驗(yàn)序列均聽(tīng)從同階單整，可構(gòu)造VAR模型，做協(xié)整檢驗(yàn) （留意滯后期的選擇），推斷模型內(nèi)部變量間是否存在協(xié)整關(guān)系，即是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。假如有， 那么可以構(gòu)造VEC模型或者進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，

6、檢驗(yàn)變量之間“誰(shuí)引起誰(shuí)變化”，即因果關(guān)系。第一，格蘭杰因果檢驗(yàn)是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)上的時(shí)間先后挨次，并不表示而這真正存在因果關(guān)系，是否 呈因果關(guān)系需要依據(jù)理論、閱歷和模型來(lái)判定。其次，格蘭杰因果檢驗(yàn)的變量應(yīng)是平穩(wěn)的，假如單位根檢驗(yàn)覺(jué)察兩個(gè)變量是不穩(wěn)定的，那么， 不能直接進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，所以，許多人對(duì)不平穩(wěn)的變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，這是錯(cuò)誤的。第三，協(xié)整結(jié)果僅表示變量間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，那么，究竟是先做格蘭杰還是先做協(xié)整呢？ 由于變量不平穩(wěn)才需要協(xié)整，所以，首先因?qū)ψ兞窟M(jìn)行差分，平穩(wěn)后，可以用差分項(xiàng)進(jìn)行格蘭杰因果 檢驗(yàn)，來(lái)判定變量變化的先后時(shí)序，之后，進(jìn)行協(xié)整，看變量是否存在長(zhǎng)期均衡。第四，長(zhǎng)期均衡并

7、不意味著分析的結(jié)束，還應(yīng)考慮短期波動(dòng)，耍做誤差修正檢驗(yàn)。.單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，或是說(shuō)單整階數(shù)。.協(xié)整是說(shuō)兩個(gè)或多個(gè)變量之間具有長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。但變量間協(xié)整的必要條件是它們之間是 同階單整，也就是說(shuō)在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前必需進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。.協(xié)整說(shuō)的是變量之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系，這只是從數(shù)量上得到的結(jié)論，但不能確定誰(shuí)是因，誰(shuí)是果。而因果關(guān)系檢驗(yàn)解決的就是這個(gè)問(wèn)題。單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)時(shí)間序列是否平穩(wěn)、，協(xié)整是在時(shí)間序列平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上做長(zhǎng)期趨勢(shì)的分析, 而格蘭杰檢驗(yàn)一般是在建立誤差修正模型的后，所建立的短期的因果關(guān)系。故挨次自然是先做單位根 檢驗(yàn)，再過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，最終是格蘭杰因果檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)是

8、對(duì)時(shí)間序列平穩(wěn)性的檢驗(yàn)，只有平穩(wěn)的時(shí)間序列，才能進(jìn)行計(jì)量分析，否那么會(huì)消 失偽回歸現(xiàn)象；協(xié)整是考察兩個(gè)或者多個(gè)變量之間的長(zhǎng)期平穩(wěn)關(guān)系，考察兩者的協(xié)整檢驗(yàn)通常采納恩 格爾-格蘭杰檢驗(yàn)，兩者以上那么用Johansen檢驗(yàn)；格蘭杰因果檢驗(yàn)是考察變量之間的因果關(guān)系，協(xié)整 說(shuō)明長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系不肯定是因果關(guān)系，所以需要在通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)確定兩者的因果關(guān)系。挨次一 般是單位根檢驗(yàn)，通過(guò)后假如同階單整，在進(jìn)行協(xié)整，然后在進(jìn)行因果檢驗(yàn)。要特殊留意的是：只有 同階單整才能進(jìn)行協(xié)整。.VAR建模時(shí)lag intervals for endogenous要填滯后期，但是此時(shí)你并不能推斷哪個(gè)滯后時(shí)最優(yōu) 的，因此要試，選

9、擇不同的滯后期，至AIC或SC最小時(shí)，所對(duì)應(yīng)著的滯后為最優(yōu)滯后，此時(shí)做出來(lái) 的VAR模型才較為牢靠。.做協(xié)整檢驗(yàn)前作VAR的緣由是，協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)滯后期和檢驗(yàn)形式特別敏感的檢驗(yàn)，首先需 要確定最優(yōu)滯后。由于VAR是無(wú)約束的，而協(xié)整是有約束的，因此協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后一般為VAR 的最優(yōu)滯后減去1,確定了最優(yōu)滯后后，再去診斷檢驗(yàn)形式，最終才能做協(xié)整。.當(dāng)確定了協(xié)整的個(gè)數(shù)后，往下看，有個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果，這個(gè)結(jié)果就是協(xié)整方程，由于在結(jié)果 中各變量均在方程一側(cè)，因此假如系數(shù)為正，那么說(shuō)明是負(fù)向關(guān)系，反之亦然。.協(xié)整表示變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，貌似與你的OLS不沖突。（1）如檢驗(yàn)不協(xié)整，說(shuō)明沒(méi)長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)第，可以

10、做VAR模型，但是模型建立后要做穩(wěn)定性分析： 做AR根的圖表分析，如全部單位根小于1,說(shuō)明VAR模型定，滿意脈沖分析及方差分解所需條件 之一模型的因果關(guān)系檢驗(yàn)2不過(guò)留意在做因果檢驗(yàn)前要先確定滯后長(zhǎng)度，方法見(jiàn)高鐵梅 計(jì)量分 析方法與建模第2版P302只有滿意因果關(guān)系，加上滿意條件一：穩(wěn)定性，那么可進(jìn)行脈沖及方差分 解如不滿意因果關(guān)系，那么全部不滿意因果關(guān)系的變量將視為外生變量，至此要重新構(gòu)建VAR 模型，新的VAR模型將要引入外生變量的VAR模型（2） VAR與VEC關(guān)系是：VEC是有協(xié)整約束（即有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系）的VAR模型，多用于具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列建模高鐵梅計(jì)理分析方法與建模第2版P

11、29515.簡(jiǎn)潔說(shuō)VAR模型建立時(shí)第一步：不問(wèn)序列如何均可建立初步的VAR模型（建立過(guò)程中數(shù)據(jù)可能前平穩(wěn)序列，也可能 是局部平穩(wěn)，還可能是沒(méi)協(xié)整關(guān)系的同階不平穩(wěn)序列，也可能是不同階的不平穩(wěn)序列，滯后階數(shù)任意 指定。全部序列一般視為內(nèi)生向量），其次步：在建立的初步VAR后進(jìn)行1滯后階數(shù)檢驗(yàn)，以確定最終模型的滯后階數(shù)2在滯后階數(shù)確定后進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，以確定哪些序列為外生變量至此重新構(gòu)建VAR模型（此時(shí)滯后階數(shù)已定，內(nèi)外生變量已定），再進(jìn)行AR根圖表分析，如單位根均小于1, VAR構(gòu)建完成可進(jìn)行脈沖及方差分解如單位根有大于1的，考慮對(duì)原始序進(jìn)行降階處理（一階單整序列處理方法：差分或取對(duì)數(shù), 二階單整序列：理論上可以差分與取對(duì)數(shù)同時(shí)進(jìn)行，但由于序列失去了經(jīng)濟(jì)含義，應(yīng)