Svar如何做方差分解

wzl88999

4365

收藏 2010-01-06

请问老师，做完svar以后，怎样做方差分解

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arlionn

2010-1-6 17:45:17

处理过程与缩减型VAR相似。我在视频中介绍了IRF的估算方法，要获得方差分解，只需简单修改IRF相关的命令即可。
help irf_create

下面，用 B6_TimeS.do 文件中第 966 行的例子予以说明：

第一步，估计 SVAR 模型：

use lutkepohl.dta, clear

mat A = (1,0,0 \ .,1,0 \ .,.,1)

mat B = (.,0,0 \ 0,.,0 \ 0,0,.)

mat list A

mat list B

svar dlinvestment dlincome dlconsumption, aeq(A) beq(B)

第二步，采用 irf create 命令创建 IRF 文件： help irf create

irf create sv01, step(10) set(myirf01) replace

第三步，采用 irf table 命令列示方差分解的结果：

irf table fevd, irf(sv01) impulse(dlincome) response(dlconsumption)

或

irf graph fevd, irf(sv01) impulse(dlincome) response(dlconsumption)

*==============

*--结果如下：

*==============

use lutkepohl.dta, clear
(Quarterly SA West German macro data, Bil DM, from Lutkepohl 1993 Table E.1)

svar dlinvestment dlincome dlconsumption, aeq(A) beq(B)
Estimating short-run parameters
结果略……

irf create sv01, step(10) set(myirf01) replace
// help irf create
(file myirf01.irf now active)
(file myirf01.irf updated)

irf table fevd, irf(sv01) impulse(dlincome) response(dlconsumption)
// help irf table

Results from sv01

+--------------------------------------------+
|       | (1)       (1)       (1) |
|  step  | fevd    Lower    Upper |
|--------+-----------------------------------|
|0    | 0          0          0       |
|1    | .288494    .13663    .440357 |
|2    | .294288    .149797    .43878 |
|3    | .322454    .174356    .470552 |
|4    | .319227    .174066    .464389 |
|5    | .322579    .175544    .469613 |
|6    | .323552    .175826    .471277 |
|7    | .323383    .17577    .470995 |
|8    | .323499    .175744    .471253 |
|9    | .323534    .175743    .471325 |
|10    | .323531    .17574    .471322 |
+--------------------------------------------+
95% lower and upper bounds reported
(1) irfname = sv01, impulse = dlincome, and response = dlconsumption

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wzl88999

2010-1-8 02:22:30

谢谢老师解答，那么您刚才提供的例子说明income的变动能说明32.4% consumption的变动，那那个lower and upper是什么意思，如说这个范围内包括0有没有特殊含义，谢谢

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arlionn

2010-1-8 09:06:23

lower and upper 表示置信区间的上限和下限。

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primmxz

2013-9-19 00:56:29

wzl88999 发表于 2010-1-8 02:22
谢谢老师解答，那么您刚才提供的例子说明income的变动能说明32.4% consumption的变动，那那个lower and upp ...

dlincome作为一个冲击，可以解释内生变量dlconsumption的最大贡献程度是32.3531%

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