模型估计结果如下：

Date: 10/13/09   Time: 09:02
Sample(adjusted): 2003:3 2008:4
Included observations: 22 after adjusting
        endpoints
Standard errors & t-statistics in parentheses
        FNPL        CAR
FNPL(-1)         0.179549         0.395026
         (0.22918)         (0.63966)
         (0.78342)         (0.61755)
               
FNPL(-2)         0.117948        -0.074385
         (0.13094)         (0.36546)
         (0.90079)        (-0.20354)
               
CAR(-1)        -0.280874         0.700810
         (0.08333)         (0.23258)
        (-3.37062)         (3.01323)
               
CAR(-2)        -0.148161         0.461477
         (0.12987)         (0.36248)
        (-1.14080)         (1.27309)
               
C         8.157862        -2.175410
         (2.06246)         (5.75639)
         (3.95541)        (-0.37791)
R-squared         0.971912         0.916887
Adj. R-squared         0.965303         0.897331
Sum sq. resids         25.01146         194.8364
S.E. equation         1.212956         3.385405
F-statistic         147.0592         46.88524
Log likelihood        -32.62785        -55.20894
Akaike AIC         3.420714         5.473540
Schwarz SC         3.668678         5.721504
Mean dependent         11.27409         3.196818
S.D. dependent         6.511755         10.56552
Determinant Residual Covariance         9.813897
Log Likelihood        -87.55509
Akaike Information Criteria         8.868644
Schwarz Criteria         9.364573

表达式为
Estimation Proc:
===============================
LS 1 2 FNPL CAR  @ C

VAR Model:
===============================
FNPL = C(1,1)*FNPL(-1) + C(1,2)*FNPL(-2) + C(1,3)*CAR(-1) + C(1,4)*CAR(-2) + C(1,5)

CAR = C(2,1)*FNPL(-1) + C(2,2)*FNPL(-2) + C(2,3)*CAR(-1) + C(2,4)*CAR(-2) + C(2,5)

VAR Model - Substituted Coefficients:
===============================
FNPL = 0.1795489354*FNPL(-1) + 0.1179482542*FNPL(-2) - 0.2808742748*CAR(-1) - 0.1481611537*CAR(-2) + 8.157861731

CAR = 0.3950260266*FNPL(-1) - 0.07438533482*FNPL(-2) + 0.7008095772*CAR(-1) + 0.4614766747*CAR(-2) - 2.175410399

二、请教的问题
为测度不同强度冲击造成的风险，本次测试设置了温和、中度和严重三个不同的压力冲击场景，以2008年末作为初始环境，08年末农户不良贷款率（FNPL）为3.73%，
                 FNPL                                                        CAR
温和冲击           7.73%  （上升4个百分点）             ？
中度冲击           11.73%（上升8个百分点）             ？
严重冲击           19.73%（上升16个百分点）             ？

现在问题是，如何结合上述模型估计结果，计算三种冲击下的CAR？请高手指点，如果愿意，能否留下QQ，方便以后即时请教，谢谢！因此这个课题这星期要做出来，所以有点急。

4# cc5yh

路过进来看看那