VAR（向量自回归）模型是一种用于描述多个时间序列数据之间相互关系的统计模型。通过脉冲响应函数（IRF, Impulse Response Function）和方差分解（Variance Decomposition），我们可以更深入地理解这些系列之间的动态影响与贡献。

### 脉冲响应分析

脉冲响应图展示了当一个变量受到单位冲击时，其他所有变量在未来的各个时期的反应。如果你的脉冲响应结果显示：
- **显著性**：即某些响应在统计上是显著的不同于零，这表明该冲击对目标变量有实际的影响。
- **正负方向**：观察响应是增加还是减少，这有助于理解冲击的方向效应。

### 方差分解分析

方差分解揭示了每个预测误差的来源中，各个解释变量贡献的比例。如果：
- 某个变量在预测另一个变量的未来值时具有较高的方差贡献度，这意味着这个变量对于被预测变量的变动具有重要影响。
- 同时检查长短期效果，长期影响可能与直觉或理论预期不符，提供更深入的理解。

### 结果解释示例

假设你分析了政策利率（Policy Rate）和实际GDP增长之间的关系：
1. **脉冲响应**：如果在利率上调后的一年内，GDP增长率下降但之后逐渐恢复，这可能表明短期内紧缩的货币政策对经济增长有负面影响，但长期来看经济能够适应。
2. **方差分解**：如果预测未来5年GDP增长的误差中，政策利率贡献了30%，这说明政策利率是影响GDP的一个重要因素。

### 结论

- 确保使用显著性测试来判断脉冲响应和方差分解是否可靠。
- 对于你的毕业论文，结合经济理论和实证数据进行解释将使分析更加丰富和有说服力。
- 阐述模型的局限性和假设条件，增加研究的严谨性和透明度。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用