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  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=9384​tecdat.cn目录模型与数据估算值预测误差脉冲响应识别问题正交脉冲响应结构脉冲反应广义脉冲响应...这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。模型与数据为了说...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=9384​tecdat.cn

    目录

    模型与数据

    估算值

    预测误差脉冲响应

    识别问题

    正交脉冲响应

    结构脉冲反应

    广义脉冲响应

    参考文献

    脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非常有用的工具。这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。

    模型与数据

    为了说明脉冲响应函数的概念,使用了Lütkepohl(2007)的示例。可以从教科书的网站上下载所需的数据集。它包含从1960年1季度到1982年4季度按季度和季节性调整的时间序列,这些序列是西德的固定投资,可支配收入和数十亿德国马克的消费支出。# Download data

    data

    # Only use the first 76 observations so that there are 73 observations

    # left for the estimated VAR(2) model after taking first differences.

    data

    # Convert to time series object

    data

    # Take logs and differences

    data

    # Plot data

    plot(data, main = "Dataset E1 from Lütkepohl (2007)")

    此数据用于估计具有常数项的VAR(2)模型。

    估算值

    可以使用vars软件包估算VAR模型:# Look at summary statistics

    summary(model)

    代码的结果应与Lütkepohl(2007)的3.2.3节中的结果相同。

    预测误差脉冲响应

    由于VAR模型中的所有变量都相互依赖,因此单独的系数估计仅提供有关反应的有限信息。为了更好地了解模型的动态行为,使用了脉冲响应(IR)。线性VAR模型的每个脉冲响应函数的出发点都是其移动平均值(MA)表示,这也是预测误差脉冲响应(FEIR)函数。

    在R 中,程序包可用于获取预测误差脉冲响应。

    识别问题

    从上图可以看出,在第一期间FEIR为零。对于使用的数据集,估计为## invest income cons

    ## invest 2.129629e-03 7.161667e-05 1.232404e-04

    ## income 7.161667e-05 1.373377e-04 6.145867e-05

    ## cons 1.232404e-04 6.145867e-05 8.920351e-05

    由于估计方差-协方差矩阵的非对角线元素不为零,因此我们可以假设VAR模型中的变量之间存在同期相关性。这由与Σ相对应的相关矩阵确认:## invest income cons

    ## invest 1.0000000 0.1324242 0.2827548

    ## income 0.1324242 1.0000000 0.5552611

    ## cons 0.2827548 0.5552611 1.0000000

    但是,这些矩阵仅描述了误差之间的相关性,但不清楚因果关系的方向。识别这些因果关系是任何VAR分析的主要挑战之一。

    正交脉冲响应

    识别VAR模型的冲击的常用方法是使用正交脉冲响应(OIR)。基本思想是分解方差-协方差矩阵,使∑ = PP− 1Σ=PP−1,其中PP是带有正对角线元素的下三角矩阵,通常通过Choleski分解获得。给定估计方差-协方差矩阵PP,可以通过以下方法获得分解## invest income cons

    ## invest 0.046147903 0.000000000 0.000000000

    ## income 0.001551894 0.011615909 0.000000000

    ## cons 0.002670552 0.004934117 0.007597773

    从这个矩阵可以看出,收入冲击对消费具有同时性的影响,反之则不然。

    在R 中,vars可以通过设置参数来使用包的功能来获得OIR:plot(oir)

    请注意,Choleski分解的输出是一个较低的三角矩阵,因此第一行中的变量永远不会对任何其他变量的同时冲击敏感,而系统中的最后一个变量将对所有其他变量的冲击敏感。因此,OIR的结果可能对变量的顺序很敏感,建议用不同的顺序估计上述VAR模型,以查看所产生的OIR受此影响的程度。

    结构脉冲反应

    在VAR模型的估计过程中,结构脉冲响应(SIR)已经考虑了识别问题。

    广义脉冲响应

    正交和结构响应都可以通过找到变量的正确顺序或通过识别估计的结构参数来约束。Koop等(1998)提出了一种不同类型的响应函数,即所谓的广义脉冲响应(GIR)。它们独立于变量顺序,因为它们将其他冲击的影响整合到响应之外。

    对于难以识别结构关系的大型系统,GIR非常有用。

    参考文献

    Koop, G., Pesaran, M. H., Potter, S. M. (1996). Impulse response analysis in nonlinear multivariate models. Journal of Econometrics 74, 119-147. doi:10.1016/0304-4076(95)01753-4

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  • VARselect(data.new,lag.max=10,type="const") ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/14/1542162359_346095.png) 如何解决 Error in y - z$residuals : 二进列运算符中有非数值参数
  • 目录 模型与数据 估算值 预测误差脉冲响应 ...脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多...这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=9384


    目录

    模型与数据

    估算值

    预测误差脉冲响应

    识别问题

    正交脉冲响应

    结构脉冲反应

    广义脉冲响应

    参考文献


    脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成为评估经济时非常有用的工具。这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。

    模型与数据

    为了说明脉冲响应函数的概念,使用了Lütkepohl(2007)的示例。可以从教科书的网站上下载所需的数据集。它包含从1960年1季度到1982年4季度按季度和季节性调整的时间序列,这些序列是西德的固定投资,可支配收入和数十亿德国马克的消费支出。

    # 下载数据
    data <- read.table("e1.dat", skip = 6, header = TRUE)
    
    # 仅使用前76个观测值,因此有73个观测值
    # 取一阶差分后,留给估计的VAR(2)模型。
    data <- data[1:76, ]
    
    # 转换为时间序列对象
    data <- ts(data, start = c(1960, 1), frequency = 4)
    
    # 取对数和差值
    data <- diff(log(data))
    
    # 绘图数据
    plot(data,  main = "Dataset E1 from Lütkepohl (2007)")

     

    此数据用于估计具有常数项的VAR(2)模型。

    估算值

    可以使用vars软件包估算VAR模型:

    
    # 查看摘要统计信息
    summary(model)

    代码的结果应与Lütkepohl(2007)的3.2.3节中的结果相同。

    预测误差脉冲响应

    由于VAR模型中的所有变量都相互依赖,因此单独的系数估计仅提供有关反应的有限信息。为了更好地了解模型的动态行为,使用了脉冲响应(IR)。线性VAR模型的每个脉冲响应函数的出发点都是其移动平均值(MA)表示,这也是预测误差脉冲响应(FEIR)函数。

    在R 中,程序包可用于获取预测误差脉冲响应。

    识别问题

    从上图可以看出,在第一期间FEIR为零。对于使用的数据集,估计为

    ##              invest       income         cons
    ## invest 2.129629e-03 7.161667e-05 1.232404e-04
    ## income 7.161667e-05 1.373377e-04 6.145867e-05
    ## cons   1.232404e-04 6.145867e-05 8.920351e-05

    由于估计方差-协方差矩阵的非对角线元素不为零,因此我们可以假设VAR模型中的变量之间存在同期相关性。这由与Σ相对应的相关矩阵确认:

    ##           invest    income      cons
    ## invest 1.0000000 0.1324242 0.2827548
    ## income 0.1324242 1.0000000 0.5552611
    ## cons   0.2827548 0.5552611 1.0000000

    但是,这些矩阵仅描述了误差之间的相关性,但不清楚因果关系的方向。识别这些因果关系是任何VAR分析的主要挑战之一。

     

    正交脉冲响应

    识别VAR模型的冲击的常用方法是使用正交脉冲响应(OIR)。基本思想是分解方差-协方差矩阵,使∑ = PP− 1,其中P是带有正对角线元素的下三角矩阵,通常通过Choleski分解获得。给定估计方差-协方差矩阵PP,可以通过以下方法获得分解

    
    ##             invest      income        cons
    ## invest 0.046147903 0.000000000 0.000000000
    ## income 0.001551894 0.011615909 0.000000000
    ## cons   0.002670552 0.004934117 0.007597773
    

    从这个矩阵可以看出,收入冲击对消费具有同时性的影响,反之则不然。

    在R 中,vars可以通过设置参数来使用包的功能来获得OIR:

    
    plot(oir)

    请注意,Choleski分解的输出是一个较低的三角矩阵,因此第一行中的变量永远不会对任何其他变量的同时冲击敏感,而系统中的最后一个变量将对所有其他变量的冲击敏感。因此,OIR的结果可能对变量的顺序很敏感,建议用不同的顺序估计上述VAR模型,以查看所产生的OIR受此影响的程度。

    结构脉冲反应

    在VAR模型的估计过程中,结构脉冲响应(SIR)已经考虑了识别问题。

    广义脉冲响应

    正交和结构响应都可以通过找到变量的正确顺序或通过识别估计的结构参数来约束。Koop等(1998)提出了一种不同类型的响应函数,即所谓的广义脉冲响应(GIR)。它们独立于变量顺序,因为它们将其他冲击的影响整合到响应之外。

    对于难以识别结构关系的大型系统,GIR非常有用。

     

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  • R语言写的VAR预测模型

    2017-08-15 13:11:56
    R语言写的 var模型 最新出炉
  • VAR模型代码R语言

    2020-02-14 17:16:10
    金融计量VAR(向量自回归)模型,R语言代码。 #数据检验:平稳性、时间序列趋势 adfTest(aucl,lag=1,type="nc") adfTest(agcl,lag=1,type="nc") adfTest(agvo,lag=1,type="nc") #不平稳取对数 lnau(aucl) ...
  • R语言做面板VAR例子

    千次阅读 2019-01-24 16:45:59
    面板VAR步骤: (1)对各变量做平稳性检验(IPS、PP、ADF、LLC等方法检验) 是逐个变量检验??还是一起检验??...R语言例子: 文件pvar.csv数据结构如下: 数据包括4个内生变量("...

    面板VAR步骤:

    (1)对各变量做平稳性检验(IPS、PP、ADF、LLC等方法检验)

    是逐个变量检验??还是一起检验??

    (2)面板数据的最优滞后阶数确定(AIC和SIC方法)

    (3)在PVAR系统中进行Wald-Granger检验

    (4)面板VAR估计

    (5)脉冲效应

    (6)面板方差分解

    R语言例子:

    文件pvar.csv数据结构如下:

    数据包括4个内生变量("income","tax","inds","invest")、4个外生变量("cons","fin","open","profit"))以及2个指示变量("id"、“year”),两个指示变量分别为id和year分别标记样本数据点对应的地区和年份。

    代码步骤:

    1.读入数据文件,加载plm包

    ###读取外部数据pvar.csv,保存为.CSV格式的数据
    data=read.csv("pvar.csv",head=T,sep=",")
     
    ###加载plm包
    library(plm)
    2.转换成plm包可识别的面板数据格式 

    ###使用pdata.frame()函数将外部读取的数据转换为plm包可以识别的面板格式,
    使用index参数标记名为id和year的列,分别对应地区和时间。
    注意,新版的plm包已经不再支持plm.data()函数来生成面板格式的数据,
    基于plm包的其它包必须使用pdata.frame()生成可识别的面板格式的数据
     
    pdata=pdata.frame(data,index=c("id","year"))
    3.检验各个变量的平稳性,例如income变量

    ###使用plm包中的purtest()进行面板数据的平稳性检验。
    其中,参数object设定待检验变量;
    exo参数设定是否包含截距项和趋势项,使用“intercept”和“trend”进行定义;
    test参数定义面板平稳性检验的方法,包括常用的IPS方法,该函数指定了5种不同的面板平稳性检验方法
    lags参数定义信息准则,作为滞后标准,使用“AIC”和“SIC”进行定义;
    pmax参数定义最大滞后期;
    purtest(object=pdata[,3],exo="intercept",test="ips",lags="AIC",pmax=4)
     

    P值小于0.05,说明income变量序列平稳。

    4.加载进行面板VAR模型估计所用的包

    ###加载panelvar包进行面板VAR模型的估计,其中包括OLS估计方法和GMM估计方法。
    library(panelvar)
    5.用pvargmm()函数进行GMM-PVAR模型的分析

    注:不知道怎么用R语言确定面板数据最优滞后阶数

    ###使用pvargmm()函数进行GMM-PVAR模型的分析。
    其中,data参数定义数据集;
    dependent_vars参数定义内生变量,使用c()函数限定data数据集中的内生变量的变量名,注意字符必须使用“”;
    exog_vars参数定义外生变量,使用c()函数限定data数据集中的外生变量的变量名,注意字符必须使用“”;
    lags参数定义滞后期; 
    transformation参数定义GMM模型的类型,包括水平模型和差分模型;
    steps参数定义GMM模型的估计程序,包括一步估计、两步估计和多步估计;
    max_instr_dependent_vars以及 max_instr_predet_vars定义GMM模型工具变量的滞后期,我们按照面板GMM的常规设置,设为99期。
    gmmlag5=pvargmm(dependent_vars=c("income","tax","inds","invest"),data=pdata,lags=5,exog_vars=c("cons","fin","open","profit"),transformation="fd",steps="twostep",max_instr_dependent_vars=99,max_instr_predet_vars=99)
    gmmlag5
    内生变量均当一次因变量,再加上外生变量(自变量) 

     

    上表中:***代表 p < 0.001, **代表 p < 0.01, *代表 p < 0.05

    6.对GMM估计结果进行过度识别检验(对于GMM估计,使用hansen_j_test()函数检验是否过度识别)

    如果使用2sls估计估计,则用Sargan’s(1958)和Basman’s(1960)卡方统计量,这也是Wooldridge’(1995)稳健得分检验。如果采用liml估计方法,则用Anderson and Rubin’s(1950) 卡方统计量以及Basmann F统计量;如果采用GMM估计,则用hansen’s(1982)J统计量。

    过度识别检验用来检验模型工具变量是否为外生变量。其原假设是:工具变量是外生的。若拒绝原假设,则说明存在工具变量与扰动项相关。

    ###使用hansen_j_test()函数对GMM估计结果进行过度识别检验
    hansen_j_test(gmmlag5)
     

    结果P值大于0.05,说明接受原假设,即模型选择的工具变量时外生的,这符合工具变量选择要求。

    7.对VAR估计结果进行稳定性检验

    ###使用stability()函数对VAR估计结果进行稳定性检验
    stability(gmmlag5)

    所有特征值均在单位圆内,说明模型稳定。 

    8.使用oirf()函数进行脉冲响应分析

    ###使用oirf()函数进行脉冲响应分析,$income为income是冲击变量,下面的数据框为对应变量的响应值。
    oirf(gmmlag5,n.ahead=10)

    上表为四个内生变量分别作因变量时,其他变量对因变量的脉冲响应值。
     

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  • R语言】实现VAR、SVAR

    千次阅读 多人点赞 2019-02-01 11:15:50
    最近在写一篇小论文,主要用的就是VAR(向量自回归模型)和SVAR(结构向量自回归模型),这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。 主要步骤包括: 1.单位根检验 2.确定滞后阶数 3.格兰杰因果检验 4.模型稳定性...

    最近在写一篇小论文,主要用的就是VAR(向量自回归模型)和SVAR(结构向量自回归模型),这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。码字不易,喜欢请点赞,谢谢!!!

    主要步骤包括:
    1.单位根检验
    2.确定滞后阶数
    3.格兰杰因果检验
    4.模型稳定性检验
    5.脉冲响应
    6.方差分解
    (Johansen协整检验,如果需要的话)
    整个过程用到的R语言的扩展包有:

    library(zoo)
    library(vars)
    library(tseries)
    

    首先,数据是下面的样子:
    ps:数据是时间序列类型,可以通过下面方法将dataframe转成时间序列类型

    data = ts(data)
    

    在这里插入图片描述
    1.单位根检验

    #对data的第一列进行单位根检验
    adf.test(data[,1])
    

    2.滞后阶数确定
    VARselect函数结果包括AIC、HQ、SC和FPE准则

    #参数y为时间序列数据,lag.max为最大滞后阶数
    #参数type值包括const截距,trend趋势,both同时包含截距和趋势,none不包含截距和趋势
    VARselect(y=data, lag.max = 10, type = c("const"))
    

    3.格兰杰因果检验
    格兰杰因果检验有两个方法,第一个是在构造模型之前,第二个是在构造模型之后在模型的基础上进行格兰杰因果检验。
    (1)构造模型之前格兰杰因果检验

    #函数格式:grangertest(yt~xt)
    eg:
    grangertest(Value~BCI)
    

    (2)构造模型之后格兰杰因果检验

    #函数格式:causality(VARModel,cause)
    eg
    var =  VAR(data ,p = 2, type = "const")
    causality(var,cause=c('Count','Value'))
    

    ps:在这里如果想要构建SVAR模型的话,需要根据实际情况构建两个矩阵amat和bmat,然后使用这两个矩阵来构建SVAR模型:

    svar = SVAR(var,Amat = amat,Bmat = bmat)
    

    4.模型稳定性检验

    #这里使用“OLS-CUSUM”,它给出的是残差累积和,在该检验生成的曲线图中,残差累积和曲线以时间为横坐标,
    #图中绘出两条临界线,如果累积和超出了这两条临界线,则说明参数不具有稳定性。 
    sta = stability(var, type = c("OLS-CUSUM"), h = 0.15, dynamic = FALSE, rescale = TRUE)
    plot(sta)##结果稳健
    

    5.脉冲响应

    #标题栏说明,这是BCI(或者其他变量)对各个变量(包括BCI自身)的脉冲响应
    (1)VAR脉冲响应
    var.irf<-irf(var,n.head=10)
    plot(var.irf)
    (2)SVAR脉冲响应
    svar.irf<-irf(svar,n.ahead = 100)
    plot(svar.irf)
    

    6.方差分解

    #反映了各变量的贡献率
    (1)VAR方差分解
    fevd1<-fevd(var, n.ahead = 10)
    fevd1$Count
    (2)SVAR方差分解
    fevd2<-fevd(svar, n.ahead = 10)
    fevd2$Value
    

    ps:有时候需要进行Johansen协整检验

    #Johansen协整检验,
    #对r=0(不存在协整关系)的检验统计量大于临界值,表明拒绝原假设
    yJoTest = ca.jo(data, type = c("trace"), ecdet = c("none"), K = 2) 
    summary(yJoTest)
    
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  • 蒙特卡洛模拟计算风险价值VARR语言实现

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空空如也

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