第八章 VAR模型与脉冲响应
NOTION:
首先提一下辛士波老师反复讲到的问题:即VAR、VaR、Var三者的区别,切记千万不要混淆哈哈
VAR | Vector Autoregression,向量自回归 |
VaR | Value at Risk,称为风险价值模型,也称受险价值方法、在险价值方法,常用于金融机构的风险管理。 |
Var | Variance,统计量上的方差 |
第一节 VAR模型
探讨实际有效汇率(REER)与中国对美国出口的(X)的关系问题,假设两个变量相互影响,则可建立如下的VAR模型:
(上述比较复杂的式子就是构建的VAR模型,式子比较复杂就用图片代替了,接着我们试着用数据通过Eviews算出那些待估参数。)
Eviews操作:新建Eviews文档,“Workfile structure type”选择时间序列,“Date specification”输入月度数据。这里数据的来源是http://cliometrics.gdufs.edu.cn/info/1007/1127.htm,名称是“数据表.docx”。
Eviews操作:导入数据后,点击主页面的"Quick"——选择“Estimate VAR...”——单击该项——出现对话框——在"Endogenous Variables"(内生变量)输入你需要研究的变量“reer x”——把“Lag Intervals for Endogenous”(滞后期间)输入“1 1”。(中间空格)。
Eviews操作:点击窗口的"Estimate”——把“Lag Intervals for Endogenous”(滞后期间)改成“1 2”。(中间空格)。观察两次的AIC和SC(如图1-3),并且把它们的值输入值表格1-1
滞后一期 | 滞后二期 | |
AIC | 12.06431 | 12.07172 |
SC | 12.17115 | 12.25047 |
最终,用上述两个准则确定最优滞后期的一个标准是,最有滞后期应使两个准则的数值最小。我们选择滞后一期,并且由于常数项不显著,我们将其剔除掉,于是可得图1-3的结果,将图1-3的结果转换成数学表达式,如下:
第二节 脉冲响应
为了了解变量间的相互影响关系和影响程度如何,一个解决办法就是做脉冲响应与方差分解。
随后默认选择后确定,得出
选择个别的脉冲分析,比如Response of REER to X:
图1-6 Response of REER to X表明的是,即X的变化引起的REER的反应或者回复,(单调判断)刚开始的变量X的变化对REER的冲击影响为0,随后随着X的增大,其对REER的作用力持续上升。(峰值判断)并且在第十期仍然没有到达冲击的峰值,说明X对REER的冲击具有持久性并且作用力持续增加。脉冲响应的结果表明(追本溯源:X代表的是中国对美国的出口,REER代表的是实际有效汇率),如果没有贸易逆差的压力,贸易问题对汇率的冲击影响将为0;如果存在贸易逆差,则随着贸易逆差变大,对汇率的冲击影响将越来越大。但逆差扩大引起汇率的具体变化有待考究。
——Written in 6353, miss you.
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