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文档简介
1、 vv v vvv vv vvvvvvv v v v v vvvvvv v v vvvvvv v vvvv v vv v v v v vvv v v v vvvvvvvvvvvv vvv vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv v v vvvvvvvvvv 向量自回归模型的估计 v v v v 下面的表格是整个VAR模型的统计量 Determinant of covariance: 残差方差协方差矩阵的行列式 值 假设双变量正态分布的对数似然值 AIC=-2l/T+2n/T,SC=-2l/T+nlogT/T,其中n=k(d+pk,这些 信息准则可用于选择滞后项的长度,AIC和SC值越小越
2、好 冲击反应函数 v v v v v v 冲击反应函数衡量对某个新息(innovation)的一个标准差的 冲击对内生变量现在值和未来值的影响 考虑下列双变量VAR(2) IPt=a11IPt-1+a12M2t-1+b11IPt-2+b12M2t-2+c1+e1t M2t=a21IPt-1+a22M2t-1+b21IPt-2+b22M2t-2+c2+e2t e1t的变动会马上影响IP的现在的值,同时会影响IP和M2未来 的值,因为IP和M2的滞后项出现在模型中 如果e1t和e2t不相关,那么冲击反应就很容易理解。如e2t的冲 击反应函数就表示一个标准差的货币冲击对现在的和未来的 工业生产和货币存量的影响。如果两变量相关,就必须把共 同部分归于1个先到达的变量。因此两变量的次序对分析结果 会有影响。 冲击反应函数 v v IP对自身一个标准差的新息冲击,立刻有较强的反应,增加了0.6, 在第3到4期,新息的影响增加到0.8,随后逐步下降 其余可作类似解释。还可以以不同形式表达。 方差分解 把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k 步预测均方误差)按其成因分解为与各方程新 息相关联的m个组成部分,从而了解各新息对 模型内生变量的相对重要性
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