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2009-09-24
悬赏 200 个论坛币 已解决
主要是针对于这三个概念的区别和评定,以及具体的判定标准。
当然不是说说就了事,要言之有道,解答的好的朋友,我会另外给予论坛币上的赠与。


ps.补充我一位较有为朋友的说法:联立方程是一个广义概念,而空间状态方程和VAR是次级概念,VAR强调的是状态矩阵为方阵,而联立方程则无此条件限制,当然这三者都要求方程可识别。

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VAR建立目的就是为了分析脉冲及方差分解,不然建立就没意义了, 1 关于VAR 1)VAR系统根本就不研究内生变量间关系,如下理由: 传统计量经济方法如联立方程模型以经济理论为基础。。。。VAR基于统计性质建模。。。高铁梅 第2版第9章向量自回归和向量误差修正模型 开始2段介绍 所以我认为即然VAR没有经济理论支持,也就是系统中任何一个内生变量所对应的方程中,本身自变量与应变量间关系不明朗,单个因果检验你会发现有的 ...
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2009-9-24 12:17:06
VAR建立目的就是为了分析脉冲及方差分解,不然建立就没意义了,
1 关于VAR
1)VAR系统根本就不研究内生变量间关系,如下理由:
   传统计量经济方法如联立方程模型以经济理论为基础。。。。VAR基于统计性质建模。。。高铁梅 第2版第9章向量自回归和向量误差修正模型 开始2段介绍
   所以我认为即然VAR没有经济理论支持,也就是系统中任何一个内生变量所对应的方程中,本身自变量与应变量间关系不明朗,单个因果检验你会发现有的自变量是因变量的原因,有的不是。正因为没经济理论支持再加上因果关系复杂(有的是,有的不是),所以不研究内生变量本身间关系了(也就是我们常说的回归系数,标准化的回归系数,什么弹性关系之类的等)
2)VAR研究误差项对系统冲击
     鉴于1)中所述原因,即然内生变量间关系无从研究(实际上就是模型中回归方程部分间的关系),那就剩下的就转向模型中每一个内生变量方程模型中那个误差项了

  关于联立方程组研究变量间关系

  高铁梅 第2版第9章向量自回归和向量误差修正模型 开始2段介绍   非常清楚,由于有理论来支持,内在因果关系,双向关系明白,所以建模后完全可以进行变量间关系分析,比如边际分析,弹性分析,系数分析等等
但是高也指出:
     联立方程组研究的变量间关系(可以理解为变量与变量间直接的关系,就是你增加一单位,我会如何)是静态的,不能进行动态描述,所以引入VAR模型对变量间间接关系(可以理解为不是你增加一单位,我如何,那么直接,而是那个随机项发生变化,对系统中其他内生变量的影响(指方差,不是均值,联立方程组中实际上是均值,如果是分位数回归,那同样也是一个“均值”)如何
   上述中加入了一些个人的理解
3  空间状态方程干脆研究潜变量
  潜变量是不可能直接观察,但可以间接反应出来,比如我们研究说:经济增长与劳动力投入量,资本投入量有关,此外还与文化因素有关,这是文化因素就是一个潜变量,你无法直接观察,那如何解决?虽说不能直接观察,但是可以有一系可以观察的指标来间接反应文化因素,比如:统计一国国内对老年人与儿童福利支出占比就可以体现出是否尊老受育的文化传统,我们状态空间模型就是研究如何引入文化因素这类不直接观测到的东东,并通过能间接反应潜变量的那些可观测变量来分析

    实际上状态空间模型 在SPSS软件中的  结构方程AMOS模块研究的东东,大家可以去 如下板块瞧下:Lisrel&AMOS ,不过这个板块冷冷清没多少人,有书有资料的,我也只是学了一点点,准备先学完EVIEW后再接着学
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2009-9-24 16:41:48
建议看下高铁梅的书:计量经济分析方法与建模EViews应用及实例,论坛里有电子版的,找找看。
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2009-9-24 16:57:31
kissthesnow 发表于 2009-9-24 16:41
建议看下高铁梅的书:计量经济分析方法与建模EViews应用及实例,论坛里有电子版的,找找看。
高老师的书完整的看过两遍,不完整的次数就不算了。似乎没有找到多少答案啊,主要是没有直接针对于这个问题进行解答。所以您的回答的有效性不高。谢谢您!
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2009-9-24 20:43:34
我的理解是:VAR是基于向量自回归对自变量与因变量之间的关系进行回归分析;联立方程是构建恰当的包含多个变量(有时会涉及上百个变量)的因变量与自变量关系模型;空间状态俺不太清楚,那会没来得及看就改行搞管理类研究了。我建议楼主看汉密尔顿的《时间序列分析》,里面有关于这三个方法详细的理论推导公式介绍。一般性的计量经济学应用教材,比如看“格林”的教材也无法真正明白三者间的差异性,更不用说国内学者写的应用教材了。
这只是我个人对此的理解,如果哪里说得不对,还望见谅。
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2009-9-24 21:06:57
yinhezhiwang 发表于 2009-9-24 20:43
我的理解是:VAR是基于向量自回归对自变量与因变量之间的关系进行回归分析;联立方程是构建恰当的包含多个变量(有时会涉及上百个变量)的因变量与自变量关系模型;空间状态俺不太清楚,那会没来得及看就改行搞管理类研究了。我建议楼主看汉密尔顿的《时间序列分析》,里面有关于这三个方法详细的理论推导公式介绍。一般性的计量经济学应用教材,比如看“格林”的教材也无法真正明白三者间的差异性,更不用说国内学者写的应用教材了。
这只是我个人对此的理解,如果哪里说得不对,还望见谅。
感谢您的积极回应。这里的VAR是Vector Auto-Regression。
这个三个模型在构件上的共性就是刻画变量之间内生性的影响关系,但是如何区分和定义我不是很清楚,也免不了是国内学者翻译的谬误吧。
我的朋友告诉我,对于VAR和联立方程组是在变量的矩阵上存在区别,VAR只能就内生变量进行研究,即方程构建只能包含内生变量,方程个数和内生变量个数相同。
但是联立方程组则相对放松了这样的假定,即方程总可以包含一些外生的解释变量。
格林的教材和汉密尔顿的教材我都完整的看过,也可能是我看书不细致,但是确实没有提到这方面的内容,毕竟原文是不会对国内的翻译作解释的。


十分感谢您的积极应答,我只能暂时对您给与象征性的指数回报,我也知道您不是冲着悬赏来的,真的很感激。我个人绝对相信,到目前为止您的答案已经问鼎了奖赏。谢谢您!
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