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VECM模型操作指导

发布时间:2023-01-28 11:18:52 阅读:423 作者:yaya 字数:839字 预计阅读时间:3分钟
导读:VAR模型适用于平稳的多时序数据,类似于单方程的E-G协整检验与误差修正模型(ECM),对于非平稳的多时序数据,也可以建立Johansen协整与向量误差修正模型(VECM)。

VAR模型适用于平稳的多时序数据,类似于单方程的E-G协整检验与误差修正模型(ECM),对于非平稳的多时序数据,也可以建立Johansen协整与向量误差修正模型(VECM)。

VECM模型操作指导
一:操作步骤
Eviews软件中建立VECM模型时,需要选择数据类型(是否有趋势项和截距项)、设定协整关系个数以及滞后阶数。因此在建立VECM模型前需要进行平稳性检验、通过传统VAR模型确定最优滞后阶数、通过Johansen方法检验协整关系的个数。需要说明的是,即使单个数据不平稳,只要整体存在协整关系,仍然可以进行VECM建模。

vecm模型
二:Eviews软件操作
2.1单位根检验

vecm模型
对CPI原序列进行单位根检验,发现存在单位根。
对进口价格指数进行单位根检验,带趋势项和截距项形式拒绝原假设,但趋势项不拒绝原假设,接着看带截距项,整体拒绝原假设,但截距项不拒绝原假设,接着看既不含趋势项又不含截距项形式,发现拒绝原假设,因此进口价格指数为不含趋势项和截距项平稳。

vecm模型
对M1同比进行单位根检验,发现存在单位根。
对猪肉价格同比进行单位根检验,带趋势项和截距项形式拒绝原假设,但趋势项不拒绝原假设,接着看带截距项,整体拒绝原假设,但截距项不拒绝原假设,接着看既不含趋势项又不含截距项形式,发现拒绝原假设,因此猪肉价格同比为不含趋势项和截距项平稳。

vecm模型
2.2建立VAR模型确定最优滞后阶数
同时选择cpi、jk、m1、pig→open→as Var,选择滞后阶数稍大一点,不带常数项。
得到VAR结果后,点击viewLag StructureLag Length Criteria,考虑到样本期只有2005年到2019年,时间较短,这里最大滞后阶数不能选取太大,否则带估计参数太多。从5开始往下取值后,发现滞后阶数为2阶时,信息准则中数据带参数最多,因此最优滞后阶数选择2阶。

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2.3Johansen协整检验
在2阶VAR模型结果页面,点击viewcointegration test,Johansen协整检验界面需要选择数据类型和滞后阶数,由3.1可知,部分数据是趋势平稳,因此选择情形4,由3.2可知,最优滞后阶数为2,Johansen协整检验在此基础上减1,因此最大滞后阶数选择1。检验结果显示,含有3个协整关系。
2.4VECM模型
同时选择cpi、jk、m1、pig→open→as Var,在Basics中选择VECM模型,最大滞后阶数为1,不带截距项。在cointegration中需要选择选择数据类型和协整关系个数,数据类型与Johansen协整检验中保持一致,即第4种,由3.3可知,有3个协整关系,因此协整关系个数填4。

vecm模型
点击确定即可得到VECM模型结果如下所示:

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与VAR模型类似,也可以进行脉冲响应分析(左)和方差分解分析(右)。

vecm模型

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