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文档简介

VAR模型的构建（例：上证指数与投资者的数据分析）应用Eviews软件，创建VAR对应选择Quick/Estimate VAR，或选择Objects/new object/VAR，也可以在命令窗口直接键入VAR选择VAR滞后选择的选取：根据信息法则不断调试最优阶数Engogenour variable：内生变量的设置，根据VAR模型的设计，所有变量都可以作为内生变量，所以不依据顺序随意输入数据。在做VAR模型时，不同类型的时间序列必须进行平稳检验，最好选择平稳的时间序列来做（说明：此时的模板数据已经做了一阶差分，即指数的一阶差分序列上证指数。本例子中选取了三类投资者：基金、散户、券商，同时给出了彼此的买价和卖价）第一个是估计值，第二个（误差），第三个是标准差。主要是为了判断变量的显著性。判断滞后阶数的信息准则需要看下面的信息准则，对应的数字越小，就是应选择最优阶数。之后做脉冲效应，view下选择impulse response，即建立脉冲反应。Display format：表、两个关系的图、多重图Impulse：冲击 response：四个变量都响应Period：滞后阶数确定后得出的图为第一组表示自己对于影响，第二组表示散户投资者对于指数的影响，第三组表示券商都是指数的影响-第一排指数是受影响的对象第二排中散户是受影响的对象。-评价：该图反应效果不好，一般选用合成图第四个图表示指数变量对其它三个变量的影响，回归平均线表示影响的滞后期。如果线在水平线上方，可以看出影响方向为正方，若在水平线下方，则影响方向为负方。脉冲响应告诉我们：影响的时间、影响的方向。在估计结果窗口，实现方差分解的操作直接建立在脉冲响应的基础上。在view的菜单栏里面，选择variance decomposition。结果为滞后阶数的影响方向可能发生变化。分解后 四列加起来的方差应该是100，在滞后第五期后
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