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VAR模型应用案例VAR模型应用实例众所周知,经济的发展运行离不开大量能源的消耗,尤其是在现代经济发展的过程中,能源的重要性日益提升。我国自改革开放以来,经济发展取得长足的进步,经济增长率一直处于较高的速度,经济的高速增长带来了能源的大量消耗,进而带来了我国能源生产的巨大提高。因此,研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义,能为生源生产提供一定的指导意义。1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度(GDP曾速)和中国能源生产增长速度数据,具体数据如下:表11978——2016年中国经济和能源生产增长率年...

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VAR模型应用实例众所周知,经济的发展运行离不开大量能源的消耗,尤其是在现代经济发展的过程中,能源的重要性日益提升。我国自改革开放以来,经济发展取得长足的进步,经济增长率一直处于较高的速度,经济的高速增长带来了能源的大量消耗,进而带来了我国能源生产的巨大提高。因此,研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义,能为生源生产提供一定的指导意义。1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度(GDP曾速)和中国能源生产增长速度数据,具体数据如下:表11978——2016年中国经济和能源生产增长率年份国内生产总值增长速度(为能源生产:长速度(刘年份国内生产总值增长速度(为能源生产:长速度(%197811.710.419979.20.319797.63.719987.8-2.719807.8-1.319997.71.619815.1-0.820008.55198295.620018.36.4198310.86.720029.16198415.29.220031014.1198513.49.9200410.115.619868.93200511.411.1198711.73.6200612.76.9198811.25200714.27.919894.26.120089.7519903.92.220099.43.119919.30.9201010.69.1199214.22.320119.59199313.93.620127.93.21994136.920137.82.21995118.720147.30.919969.93.120156.91.22.序列平稳性检验(单位根检验)使用Eviews9.0来创建一个无约束的VAR模型,用gdp表示的是中国经济的增长率,用nysc表示中国能源生产的增长率,下面分别对gdp和nysc进行单位根检验,验证序列是否平稳,能否达到建立VAR模型的建模前提。ESeries:GDPWorkHle:UNTITLED::Untitled\QI邑|ViewProcObjtrtProp^rtitsPrirtNam;FrteieSampleGenrSheetGraphAugmentedDickey-FuIlerUnitRootTestonGDPNullHypothesis:GDPhasaunitrootExogenous:ConstantLagL&ngth:3(Automatic-basedonSI&maxiag=9)t-StetisticFroB?AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.86755300056T&stcriticalvalues:1%level5%level10%level-3639407-2.951125-2.614300"MacKinnon(1995)onesidedp-values.Augm&ntedDickey-FullerTestEquatiorDependentVariable:D[GDP)Method.LeastSquaresDate:05/17/17Time:10:55Sample(adjusted):19322015Includedobservations:MatteradjustmentsVariableCoefficientsta.Errort-StatisticPro&.GDP[d)-0.8551710.221114■3.867553000D6D(GDP(-1))0.6256310.193529323275500031D(GDP(-2))10492400.1755170.28954407811D(GDP(-3D0.2649370.1673461583U501242CS.5400502.2229613,3417450.0006R-squareA»i4iHpiAMJ印匚FU部。图2.1经济增速(GDP的单位根检验0Series:NYSCWorkfile:UNTITLED::Jntitled\回1View1ProcObjectPropertiesPrintN^meFreezeSampleGcnrSheetGraphAugmentedDiekey-FullerUnhRootTestonNYSChullHypothesis:NYSClasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:1fAutomatic-basedonSIC.maj(lag=9}t-StatisticProlb.*AugrnGntwdDick快LFullwrststatistic-393598700045Testcriticalvaljes:1%level-3.626784level-2G4&84210%level-Z511531"LlacKinnonH996)one-sidedp-valuesAugmentedDicke;-FullerTestEquationDependentVariable:D(NYSC)Method:LeastSquaresDate:05/17/17Time:10:53Sample(adjusted':19802015Includedoosen/ations:35afteradjustin&ntsVariallsComientStdErrert-StartisticPrcb.hYSC(-1)05309860134905-3935937Q0004D[NYSC顷04385490,1500552922585Q0062C274693809572663.2043000.0030R*squared0343000Meandependentvar4069444AdjustedR-squared0303254S.D.dependert;ar3510704S.Eofregression2930431Akaikeinfocriterion5O€7331Sumsquaredresid283.3S51Sctiwar^criterion5.199791Loglikelihood-80.22096Hannan-Quinncriter.5,1⑶89F-statlstic9.616746Durbin-Watsonstat1990251Prob{P-stati5tic)0.000975图2.2能源生产增速(nysc)的单位根检验经过检验,在1湖显著性水平上,gdp和nysc两个时间序列都是平稳的,符合建模的条件,我们建立一个无约束的VAR莫型。3.VAR模型的估计ViewProcObjectPrintWarn;FreeuEstimateF&recartVectorAutoreqressionEstimates\redorAutoregressionEstimatesDate:05/17/17Time:1V03Sample(adjusted):19802015IncludedoDseraticns:3&afteradjustmentsStandarderrorsin()4t-statisticsindGDPNYSCGDP(-1)“82&5440.271598(0.16499>(0.23S99J[5.00369][1.15DS8]GDP(-2)-0530495-0292356(0.16625)(0.23780',[-3.1909&][-1.22942]NYSC{-1)-0.0522250.8463562.11565)(0.16543)[-0.45-15&](5.11&12]NYSC(-2)0J8E1D0-0.357560(0.11349>[0.16234:11.B39771[-2.20263]C6.1945132S03291〔1.5呢87》(2.15327)[4.10539][1.32&66]R-squared0.4&2&650,554387Adj.R-squared04270690.496皿Sumsqreside13051512670333S£equation20518692934569F-statistic75228909641791Loglikeiidooci-74.26525-87,15117AltaikeAlC4.4036255119&09SchwarzSC4.&23S585339442Meandependent9.7286995016667SDdependent2710S544-137805Determinantresidcovarianceadj,)30.72390Determinantresidcovariance22.78215LogliKelitiood-1584312AltaiIceinformationcriterion9357287Schwarzcriterion9.797154图3.1模型的估计结果回VgnVAR01Wp「kfil令;完成的UAR模型::UntitlProcObjectPrintFrtfiieEitirtiaftForecast5tatsHesiclsjEstiibitionFr^cLS12GDPNlfSCVAIMWeLgot=c+166lOO^Q?24*HySV(-2)*&.194516E4763HYSC=0.2715S7998674*GDF(-15-0.292356168154* 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 对VAR模型估计的结果进行平稳性检验。AR根估计是基于这样一种原理的:如果VAR莫型所有根模的倒数都小于1,即都在单位圆内,则该模型是稳定的;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1,即都在单位圆外,则该模型是不稳定的。由图4.1.2可知,没有根是在单位圆之外的,估计的VAR莫型满足稳定性的条件。4.2Granger因果检验ViawPtac|PrintHAR程型::Unrfrled\am*I|FstmnatFor*raimpul-VARGranaerQausality/Bl□ckEao□eneityvValdTestsDate.05/19/17Time.20.57Sample:1Q782015Includedobservations:36Dependentvariable:GDPEnt.:iuciedCrii-sqorPiatiNVSC3.03960820.21E&All3.0336962Q.21S9oepannibInyec.EnCludAdCfikcqdfPr&b.GDP10902012Q.3871All1S98281203871图4.2.1Granger因果检验结果图Granger因果检验的原假设是:H:变量x不能Granger引起变量y备择假设是:H:变量x能Granger引起变量y对VAR2)进行Granger因果检验在1涸显著性水平之下,经济增速(GDP能够Granger引起能源生产增速(NYSC的变化,即拒绝了原假设;同时,能源生产增速(NYSC能够Granger经济增速(GDB的变化,即拒绝了原假设,接受备择假设。5滞后期长度回VanUNTITLEDWorkfil^UNTITLED::Untried、viewRotObjectPrintName|EstimateforecastStatsImpuheRtJidsZoomVARLagOrderSelectionCriteriaendogenousvarabes:GDFNYSCFxccjAnnu^v^riAbles'GDaie05/17/17Time:11:16Sample-19782015Includedobservations;34LagLogLLRFPE%SCHQ0-172.7423N%996K9610.27896103&G7410.3Q95S1<1588550253?37n5R414SAW973F9739?102-148079718.3812T3761303indicateslagorderselectedbytiecriterianLR:sequentaInocifiedLRteststatsticieachtestart5%level)FPE'Finalpredi;ti 政策 公共政策概论形成性考核册答案公共政策概论形成性考核册答案2018本科2018公共政策概论形成性考核册答案公共政策概论作业1答案公共政策概论形成考核册答案 ,提供良好的环境。市场应该公开公正的竞争,不断引进新技术,提高能源的生产效率,为经济的健康发展提供动力基础。欢迎您的下载,资料仅供参考!致力为企业和个人提供 合同 劳动合同范本免费下载装修合同范本免费下载租赁合同免费下载房屋买卖合同下载劳务合同范本下载 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 ,策划案计划书,学习资料等等打造全网一站式需求
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