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  • VAR模型

    千次阅读 2014-10-18 10:53:06
    VAR模型 que

    VAR模型

    • 确定相关关系程度(可不做)

    相关性检验

    • 确定阶数

    AIC、SIC准则,以及似然比检验(LR统计量)

    • 根据阶数建立VAR模型
    • 进行JJ协整检验,确定协整方程个数
    • 添加其他条件,进行过度识别
    • 得到协整方程

    变量之间的长期稳定关系

    VEC(向量误差修正模型)
        已知单整序列之间存在协整关系,通过对序列的一阶差分建模(阶数减1),研究方程中变量波动的短期影响。在此基础上可进一步采用脉冲效应分析。





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  • 1 定义VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间VAR模型的具体步骤1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,...

    1 定义

    VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考

    用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间

    VAR模型的具体步骤

    1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶;

    2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数;

    3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析;

    4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系;

    5.granger因果检验,看俩俩变量有没有相关关系,并不能证明有因果关系;

    6.脉冲响应,看变量对外界冲击的反馈;

    7.方差分解…

    var主要目的不是回归系数,是为了方差分解和脉冲响应分析

    参考VAR模型也叫向量自回归模型,简单的来说就是刻画向量之间的数量关系①能进行回归,前提是平稳数据,②回归发生在向量之间,那么向量之间要存在一定的关系,统计上的因果关系,因此就需要进行格兰杰因果关系检验,检验的前提也是平稳的时间序列③因此要最先进行平稳性检验。

    总结一下就是:

    平稳性检验

    格兰杰因果检验

    进行VAR

    1.1 平稳性检验

    通过单位根检验是平稳数据,则继续进行格兰杰因果检验

    不是平稳数据,则要进行平稳化处理,取对数或者差分

    1.2 格兰杰检验

    进行格兰杰因果检验的时候要判定滞后阶数

    1.3 VAR模型的公式

    \[y_{t}=\beta_{1} \cdot y_{t-1}+\alpha_{1} \cdot x_{t-1}+\beta_{2} \cdot y_{t-2}+\alpha_{2} \cdot x_{t-2}+\ldots

    \]

    或者下面这个矩阵定义式是一样的

    第一一个P阶VAR模型VAR(P)

    \[Y_{t}=\sum_{i=1}^{p} \Pi_{i} Y_{t-i}+U_{t}=\Pi_{1} Y_{t-1}+\Pi_{2} Y_{t-2}+\quad+\Pi_{p} Y_{t-p}+U_{t}

    \]

    \(Y_t=(y_1t,y_2t...y_Nt)\)是N1阶时间序列变量,\(\Pi_{i}(i=1,2, \quad, p)\)是第i个待估参数的的NN矩阵,\(U_{t}=\left(u_{1 t} \mathbf{u}_{2 t} \quad\mathbf{u}_{N t}\right)^{T}\)是N*1阶随机误差向量列。p是模型的滞后阶数。

    VAR模型是由单变量的AR模型推广到多变量的组成的向量自回归模型的

    1.4 建立VAR模型的目的

    预测,可以用于长期预测

    脉冲响应分析和方差分解,用于变量间动态结构的分析

    reference

    后面补充公式模型

    还有python代码

    建模步骤及公式

    代码实现

    利用Python中的numpy和pandas包做时间序列,我是第一次做

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  • 第八章 VAR模型与脉冲响应

    万次阅读 多人点赞 2018-11-24 07:17:39
    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... 第一节 VAR模型 探讨实际有效...

    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”。

    图1-1 月度数据的输入

     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)。

    图1-2 VBA模型图

      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。

    图1-3

    随后默认选择后确定,得出

    图1-4 可以只看Response of X to REER及REER to X

    选择个别的脉冲分析,比如Response of REER to X:

    图1-5
    图1-6

    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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  • 前言说来话长,这是失败的实践。前几天有个比赛,其中数据处理部分,它给出了前很多年2G、3G、4G、总无线接入网络...不过,VAR模型理论比较坚实,神经网络模型可解释性就比较弱了。虽然失败了,但是因为之前打算写一...

    前言

    说来话长,这是失败的实践。前几天有个比赛,其中数据处理部分,它给出了前很多年2G、3G、4G、总无线接入网络数据规模的数据,让预测2020年5G和总的。

    当时一看题就觉得要用时间序列模型,多元时间序列模型就想拿VAR练练手。但是因果检验死活通不过,所以说失败了。最后套了一个脸书的预测模型,预测得很漂亮。不过,VAR模型理论比较坚实,神经网络模型可解释性就比较弱了。

    虽然失败了,但是因为之前打算写一个实践篇,所以还是码上来吧。一般来说,跟着连玉君的视频和讲义(b站)走一遍照葫芦画瓢没有太大问题。


    do-file供参考。

    g quarter = quarterly(date,"YQ")
    form quarter %tq
    tsfill
    //差分
    tsset quarter
    twoway line g2 g3 g4 g5 all quarter
    gen Dg2 = d2.g2
    twoway line Dg2 quarter
    gen Dg3 = d.g3
    twoway line Dg3 quarter
    gen Dg4 = d.g4
    twoway line Dg4 quarter
    gen Dall = d.all
    twoway line Dall quarter
    
    
    //ACF PACF
    corrgram g2
    ac g2
    pac g2
    
    //滞后期
    varsoc Dg2 Dg3 Dg4 Dall
    
    //拟合模型
    var Dg2 Dg3 Dg4 Dall, lag(4)
    est store var
    
    //平稳性检验
    varstable, graph
    
    //格兰杰因果检验
    vargranger
    
    //残差自相关检验
    varlmar, mlag(4)
    varnorm
    
    //预测
    fcast compute f1_,step(4)
    fcast graph f1_Dg2 f1_Dg3 f1_Dg4 f1_Dall, observed

    数据预处理

    1.填补缺失值我用的是matlab的三次样条插值,因为当时手边正好有一本matlab书。

    clc,clear
    a=xlsread('data.xlsx','NA','B2:B77'); %读取数据
    a=a'; %转置
    b=xlsread('data.xlsx','NA','C14:C77');
    b=b';
    c=xlsread('data.xlsx','CALA','B2:B77');
    c=c';
    x1=2:77;
    x2=14:77;
    a32 = interp1(x1,a,32,'spline')  %插值
    b17 = interp1(x2,b,17,'spline')
    b18 = interp1(x2,b,18,'spline')
    b19 = interp1(x2,b,19,'spline')
    b20 = interp1(x2,b,20,'spline')
    c64 = interp1(x1,c,64,'spline')

    2.识别异常值可以用excel或stata画个折线图。在这道题可以用以前的2G3G4G数据加总一下看等不等于总的。

    3.时间格式的处理总是多样又琐碎,这个现学现卖吧。


    1.差分

    这里是事后诸葛亮,先平稳性检验再差分。

    PS:关于最后的数据预测部分,因为做了差分,所以预测的数据需要还原。但是我在网络上并没有找到自动还原的办法,所以最后是根据公式手动用excel还原的。


    2.选择滞后阶数

    6c7664b487427184a9dda3ed76d3ce86.png

    由图可见,FPE, AIC准则给出的最优阶数均为4。


    3.拟合模型

    7255ef1a9d4fdab776b96838a1ab53c6.png

    4.平稳性检验

    d371b89be2fc16c90a2f416f1c6680a8.png

    4b8612966ae44088834504b1763f4e35.png

    5.残差自相关检验、正态分布检验、格兰杰因果检验

    a6e04399819a6db50eb809c7b5f5b608.png

    dcc4f0ebd80ad7ecccf2e110798037e7.png

    60995ae686bc680ac360d49abcf2e361.png

    6.预测

    6357bd962b6a4bb272fa09c2662cda1c.png
    展开全文
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    VAR模型使用指导,方法介绍,原理说明,还有案例分析,软件使用等
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    2012-11-25 20:15:01
    时间序列是使用越发频繁的一个课程,上传一份关于VAR模型的应用,希望对大家有帮助,由于积分需要,还是索取一些,请大家见谅

空空如也

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