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向量自回歸模型與結(jié)構(gòu)向量自回歸模型簡介

2014-09-04 07:44:23裘斌斌
2014年21期
關(guān)鍵詞:方差分解脈沖響應(yīng)

作者簡介:裘斌斌(1988.05—),男,漢族,浙江寧波,研究生,浙江財經(jīng)大學經(jīng)濟與國際貿(mào)易學院,數(shù)量經(jīng)濟學。

摘要:計量經(jīng)濟學作為一門經(jīng)濟學科,進入21世紀后在全世界得到了迅猛的發(fā)展,可以說是近10年來發(fā)展最為迅速的經(jīng)濟學科子類。其研究成果越來越多地被應(yīng)用到實際金融領(lǐng)域,并取得了令人矚目的成績。在我國,隨著金融業(yè)的不斷發(fā)展,計量經(jīng)濟模型也被越來越多地應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟分析以及行業(yè)分析中,很多金融從業(yè)者也逐漸依靠計量經(jīng)濟模型進行投資以克服人性的弱點。在此大背景下,本文擬對逐漸被廣泛使用的向量自回歸模型及其衍生出的結(jié)構(gòu)向量自回歸模型做相關(guān)的簡介與探討。

關(guān)鍵詞:向量自回歸;結(jié)構(gòu)向量自回歸;脈沖響應(yīng);方差分解;Granger因果檢驗

一、向量自回歸模型(VAR)

1、向量自回歸模型(VAR)簡介

向量自回歸模型(vector autoregressive model)是20世紀80年代由西蒙斯率先研究出來的。該模型采用聯(lián)立方程的形式,在其每個方程中,所有的解釋變量對模型中其他解釋變量的滯后項進行回歸,以此估算出內(nèi)生變量間的相互動態(tài)的關(guān)系。

向量自回歸(VAR)模型的建立是以各個變量的統(tǒng)計特點為基礎(chǔ),通過將其中每個解釋變量作為其他解釋變量的滯后項的函數(shù)來構(gòu)建的,而且可以推導(dǎo)出由多個時間序列變量組成的多元向量自回歸模型。VAR模型在處理分析各個經(jīng)濟指標間的相互關(guān)系時操作非常簡潔與方便。因而受到廣泛的關(guān)注,并且發(fā)展十分迅速。

一種極有可能的情況是,該模型無法捕捉兩個變量之間的相對應(yīng)關(guān)系。如果采用結(jié)構(gòu)方程的聯(lián)立形式,則可建立它們之間相應(yīng)的線性關(guān)系。VAR模型結(jié)構(gòu)受兩個參數(shù)影響。一個是樣本的總?cè)萘縉,一個是模型的最大滯后階數(shù)g。

2、向量自回歸模型(VAR)的特點

VAR模型有區(qū)別與其他模型的許多特點,其主要的特點如下:

(1)不依據(jù)傳統(tǒng)的相關(guān)經(jīng)濟理論。有兩個關(guān)鍵之處需要在模型的建立過程中引起特別注意:①確定在VAR模型中的變量都是相關(guān)的;②確定滯后階數(shù)g。建立后的模型應(yīng)能反映出絕大部分變量間的相互影響。

(2) VAR模型中的參數(shù)可以為零。

(3) VAR模型中不包括任何為當期變量的解釋變量,也不會出現(xiàn)任何與聯(lián)立方程模型有關(guān)的問題。

(4) VAR模型中需要很多的參數(shù)估計。假設(shè)一個向量自回歸模型含有3個變量,最大滯后階數(shù)g=3,則有g(shù)N2=3*32=27個相應(yīng)的參數(shù)需要估計。因此,當樣本容量較大時,參數(shù)估計量得出的誤差才可能會比較小,從而得到令人滿意的結(jié)果。

(5)無約束VAR模型一個最大的應(yīng)用之處就是在于對經(jīng)濟所進行的預(yù)測功能,其預(yù)測有著先天的優(yōu)勢。

3、向量自回歸模型(VAR)的脈沖響應(yīng)函數(shù)(impluse response)

由于在向量自回歸模型參數(shù)中的OLS估計量具有一致性,因此對單獨某個變量的估計值做經(jīng)濟解釋是比較困難的。因此,如果想要對一個向量自回歸模型做出相應(yīng)的解釋,通常是考慮在模型中使用脈沖響應(yīng)函數(shù)(impluse response)。

脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response)簡介

脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response)描述的是模型中內(nèi)生變量對于標準差的誤差沖擊的反應(yīng)。確切地說,它描述的是在隨機誤差項ut上施加一個標準差的沖擊后,內(nèi)生變量的當期值和以后幾期的值能發(fā)生何種變化?;蛘哒f它描述了其他變量在t期以及t期后的滯后期保持不變的前提下, VAR模型中yi,t+s對yj,t一次沖擊時的響應(yīng)過程。

誤差項間可能具有一定的相關(guān)性導(dǎo)致對脈沖響應(yīng)函數(shù)的解釋有困難。當誤差項與誤差項之間存在相關(guān)關(guān)系時,它們間共同的組成部分是不容易被識別的。

二、結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR)

1、結(jié)構(gòu)向量自回歸模型基礎(chǔ)

將一般的 VAR 模型拓展到經(jīng)濟金融領(lǐng)域經(jīng)常用到的結(jié)構(gòu)性(Structural)動態(tài)模型,即“結(jié)構(gòu)向量自回歸模型” (SVAR)。結(jié)構(gòu)向量自回歸模型可以捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各個變量之間的即時性結(jié)構(gòu)性關(guān)系。

從以上模型系統(tǒng)我們可以看到,IS 等式描述了真實經(jīng)濟產(chǎn)出缺口與真實利率(it-πt)之間的線性關(guān)系;菲利普斯曲線將通貨膨脹定義為真實經(jīng)濟產(chǎn)出缺口和通脹率的函數(shù);而貨幣政策反應(yīng)方程則說明了貨幣政策工具,即短期利率,本身具有一定的平滑性特征(利率滯后項的出現(xiàn)),同時受到經(jīng)濟產(chǎn)出缺口和通脹壓力的影響。所以,(2.1)這個模型系統(tǒng)每個等式都是基于一定的經(jīng)濟理論基礎(chǔ)而建立起來的,并且這三個變量之間通過三個等式形成一個有機地動態(tài)系統(tǒng)。這就是一個典型的 SVAR 模型,在整個系統(tǒng)中,每個變量除了受各自的滯后項的影響,同時還包含了其它變量的即時(當期)的影響。

可見,通過將 SVAR 模型轉(zhuǎn)化成 VAR模型,我們可以規(guī)避聯(lián)立方程偏倚問題。而在估計 VAR 模型之后,原始的 SVAR 模型可以通過SVAR與對應(yīng)的 VAR 模型之間的內(nèi)在聯(lián)系而獲得。

由于SVAR 模型中的脈沖響應(yīng)和方差分解,基本思路與VAR模型是類似的,都要依據(jù)脈沖響應(yīng)和方差分解的基本定義進行計算。因此,在此不再做詳細介紹。

2、格蘭杰因果性檢驗

(作者單位:浙江財經(jīng)大學經(jīng)濟與國際貿(mào)易學院)

參考文獻

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