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2017-06-12
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VAR模型中方差分解,专利授权数为冲击变量 GDP为响应变量,方差分解结果显示给定专利授权数这个变量一个冲击对GDP贡献达到40%多,这是不是说明专利授权数增加1%可以使GDP增加40%? 这个结果不符合经济常理吧?看了好多文献都是类似的这种解释,一个变量的冲击对另一个变量贡献很高,好多都不符合经济常识啊?求大神解释下

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你需要先弄个清楚VAR的定义以及具体应用,脉冲响应函数(ImpulseResponseFunction)和方差分解(VarianceDecomposition)两种方法都是对波动的处理。脉冲响应函数是要告诉人们,一个变量发生一个标准差单位的波动会引起其他变量如何变动。而方差分解是告诉人们,一个变量的方差可以由其他变量的方差解释的情况,或者说一种变量对其他变量方差的贡献程度。这种标准差和方差反映的都是一种波动,表明的是未预期到的一种变化。而无论是费率厘定 ...
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2017-6-12 21:40:59
你需要先弄个清楚VAR的定义以及具体应用,脉冲响应函数(ImpulseResponseFunction)和方差分解(VarianceDecomposition)两种方法都是对波动的处理。脉冲响应函数是要告诉人们,一个变量发生一个标准差单位的波动会引起其他变量如何变动。而方差分解是告诉人们,一个变量的方差可以由其他变量的方差解释的情况,或者说一种变量对其他变量方差的贡献程度。这种标准差和方差反映的都是一种波动,表明的是未预期到的一种变化。而无论是费率厘定偏差假说还是理性预期时/滞假说都认为承保周期产生的根本原因就是在定价的时候由于某些变化没有预期到,只是在前一种假说中认为是非理性才导致存在这种偏差,它将承保周期产生的原因归结于产险公司内部;而在后一种假说中则认为是由于时滞从而导致信息无法及时获得才导致这种偏差,它将承保周期产生的原因归结于外部。因而我们可以采用脉冲响应函数和方差分解的方法来看这些未预期到的变动是如何影响利润的。
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2017-6-13 14:42:36
应该GDP变化1%,这个变化的1%由自身贡献了60%,由专利授权贡献了40%。
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