文档介绍：-
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Word资料
VAR模型应用实例
众所周知，经济的开展运行离不开大量能
1996
2021
序列平稳性检验〔单位根检验〕
，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进展单位根检验，验证序列是否平稳，能否到达建立VAR模型的建模前提。
经济增速〔GDP〕的单位根检验
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Word资料
能源生产增速〔nysc〕的单位根检验
经过检验，在1%的显著性水平上，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模型。
VAR模型的估计
模型的估计结果
模型的表达式
AR根的表
由图知，AR所有单位根的模都是小于1的，因此估计的模型满足稳定性的条件。
AR根的图
通过对GDP增长率和能源生产增长率进进展了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对VAR模型估计的结果进展平稳性检验。AR根估计是基于这样一种原理的:如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆，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。由图可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。
Granger因果检验
Granger因果检验结果图
Granger因果检验的
原假设是：H0：变量*不能Granger引起变量y
备择假设是：
H1：变量*能Granger引起变量y
对VAR〔2〕进展Granger因果检验在1%的显著性水平之下，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〔GDP〕的变化，即拒绝了原假设，承受备择假设。
5滞后期长度
VAR模型滞后期选择结果
从上图可以看出LR, FPE, AIC, SC, HQ都指向同样的2阶滞后期，因此应该选择VAR〔2〕进展后续的分析。
各因素脉冲响应函数结果图
：
经济增长率〔GDP〕和能源生产〔NYSC〕各自对于自身的冲击，在前四期是快速下降的趋势，并且出现负值的情况。但是，GDP增速的变化根本上在第七期就保持了持平的一个状况；而能源生产〔NYSC〕的变化是在第九期的时候实现持平的状态。
能源生产增长率〔NYSC〕对于经济增长率〔GDP〕的脉冲响应分析，当给经济增长一个正的冲击的时候，在前两期是呈现一个下降的趋势，主要的原因应该是，经济增长促进能源生产的提高是存在滞后期的，但是但很快就出现了上升的趋势在第五