cat_zx0 发表于 2011-5-1 20:10 
求教各位达人,如果要建立VAR模型之前的识别工作到底要做哪几步呢?我看易丹辉老师的书他的步骤是
1.格兰杰因果关系检验
2.确定最大滞后阶数
3.平稳性检验(原书中感觉这个地方写错了)
4.参数估计。接着就是脉冲和方差分解了。
关于VAR和VEC的区别,是不是进行第三步平稳性检验的时候,如果有的根跑到单位元外边去了,就是不平稳了,就不能建立VAR了,得建立VEC模型了呢?
看了几本教材好像写的还不一样,看了几篇论文,写的也不一样,有的论文中建立VAR模型还进行Johansen协整检验了,这是必需的么?
另外进行识别的时候步骤究竟是先哪步后哪步呢?或者能提供一个标准的VAR模型的范文(最好是中文的)也行啊,谢谢大家了~
“
关于VAR和VEC的区别,是不是进行第三步平稳性检验的时候,如果有的根跑到单位元外边去了,就是不平稳了,就不能建立VAR了,得建立VEC模型了呢?”
--这可能是错的。无论是建立VAR模型,还是建立VEC模型,都必须是协整关系,或者变量都是平稳时间序列。
至于建立VAR前要做的工作,我理解有下面几步:
第一是对变量进行平稳性检验,如果都是平稳的,则进行第二步。若不平稳,则要进行协整检验,如果是协整的,就进行第二步,不协整,放弃分析。
第二,进行格兰杰因果检验。这是必须的。因为,回归分析本质上就是对变量间的因果关系进行数量上的分析。如果有因果关系,则进行第三步。
第三步就是确定最大滞后阶数,用EViews做较方便,具体做法:
做了var模型后,选择view-----lag structure-----lag length
criteria----再选择看滞后几阶的-----再比较所有滞后阶的各种标准值,通常是AIC和BC,选最小的。
案例:
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Lag
| LogL
| LR
| FPE
| AIC
| SC
| HQ
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0
| -363.4638
| NA
| 2.37e+17
| 45.68297
| 45.77955
| 45.68792
|
1
| -312.2078
| 83.29*
| 6.51e+14*
| 39.77*
| 40.06*
| 39.79*
|
2
| -310.5012
| 2.346540
| 8.97e+14
| 40.06265
| 40.54552
| 40.08738
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这是我做的一个结果,要选带星号的,本例是滞后1阶。
确定最大滞后阶数后,再用软件进行一个VAR分析就可以了,
案例:
Vector Autoregression Estimates
Date: 05/01/11 Time: 23:13
Sample (adjusted): 1961 1977
Included observations: 17 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
INCOME PC
INCOME(-1) 0.022270 -0.275334
(0.36842) (0.11175)
[ 0.06045] [-2.46387]
PC(-1) 1.383539 1.412914
(0.51131) (0.15509)
[ 2.70587] [ 9.11033]
C -23689.50 -4180.354
(15524.6) (4708.87)
[-1.52593] [-0.88776]
R-squared 0.982825 0.996997
Adj. R-squared 0.980371 0.996568
Sum sq. resids 1.81E+09 1.66E+08
S.E. equation 11358.02 3445.079
F-statistic 400.5647 2324.060
Log likelihood -181.2122 -160.9316
Akaike AIC 21.67202 19.28607
Schwarz SC 21.81906 19.43310
Mean dependent 237998.9 196497.8
S.D. dependent 81069.22 58807.26