VECM案例分析Word文档下载推荐.doc

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本实验选取了CPI、广义货币供应量（m）、Shibor、上证A股指数（index）1996年12月至2010年11月月度数据进行分析。

4.4.3VECM模型的构建

1、数据处理

由于CPI和上证A股指数都是相对数，为了减少基期的影响以及减少异方差性，对CPI和上证A股指数取对数。

观察广义货币供应量的图形，以及货币政策的特点，分析广义货币供应量（M）的可能季节性特征，这里采用X12进行分析。

在M的窗口点击proc/seasonaladjustment/censusX12…，分析结果如下：

SumofDgrs.ofMean

SquaresFreedomSquareF-Value

Betweenmonths61.6039115.6003513.023**

Residual67.08721560.43005

Total128.6910167

**Seasonalitypresentatthe0.1percentlevel.

从而M存在季节性。

因此对M进行季节性调整，季节性调整后的M图形如下：

为了平滑M的变动趋势，对M同样也做对数处理。

2、单位根检验

观察CPI、上证指数、Shibor的图形。

对四个变量选取相应的形式进行单位根检验。

见表4.1。

表4.1各变量单位根检验的结果

变量

水平值检验结果

一阶差分检验结果

检验形式

（C，T，L）

ADF值

P值

P值*

Lcpi

（C，0，12）

-2.10278

0.2440

（0，0，11）

-5.2385

0.0000

Lm

（C，T，0）

-0.09094

0.9947

（C，0，0）

-13.278

shibor

（C，T，1）

-3.2363

0.0810

-14.317

Lindex

-1.63892

0.4605

（0，0，1）

-7.0603

注：

检验形式（C，T，L）中，C，T，L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。

滞后阶数根据SC信息准则选择。

从表中可以看出，在5％的显著性水平上，所有变量均不平稳，但是一阶差分均平稳，因此所有变量均是一阶单整过程。

3、协整检验

协整检验的关键是选取协整检验的形式和滞后阶数。

根据前面介绍的协整与VECM模型的关系，协整方程根据数据特征分成三类。

由于部分变量存在截距和趋势，因此选取第二类形式。

考虑到cpi、上证指数无明显的时间特征，因此选取第三种形式作为协整检验的形式。

对于滞后阶数的选取，可以根据VAR滞后阶数间接选取或者根据信息准则选取，同时考虑残差的性质。

当滞后阶数为1时，AIC和SC分别为-15.75672、-15.23181；

当滞后阶数为2时，AIC和SC分别为-15.76829、-14.94004；

当滞后阶数为3时，AIC和SC分别为-15.75608、-14.62198。

另外估计无约束的VAR模型时滞后阶数小于5时各判断准则的结果优于高阶的情形。

因此本例中滞后阶数选取为1。

在Group窗口中点击view/cointegrationtest…，选取形式三和滞后区间（11）。

具体协整检验的结果见下。

协整检验的结果：

Sample（adjusted）:

1997M022010M11

Includedobservations:

166afteradjustments

Trendassumption:

Lineardeterministictrend

Series:

LCPILINDEXLMSHIBOR 

Lagsinterval（infirstdifferences）:

1to1

UnrestrictedCointegrationRankTest（Trace）

Hypothesized

Trace

0.05

No.ofCE（s）

Eigenvalue

Statistic

CriticalValue

Prob.**

None*

0.180100

66.68735

47.85613

0.0003

Atmost1*

0.127990

33.72420

29.79707

0.0168

Atmost2

0.048051

10.98981

15.49471

0.2121

Atmost3

0.016817

2.815325

3.841466

0.0934

Tracetestindicates2cointegratingeqn（s）atthe0.05level

*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level

**MacKinnon-Haug-Michelis（1999）p-values

UnrestrictedCointegrationRankTest（MaximumEigenvalue）

Max-Eigen

32.96315

27.58434

0.0092

22.73439

21.13162

0.0295

8.174482

14.26460

0.3612

Max-eigenvaluetestindicates2cointegratingeqn（s）atthe0.05level

迹检验和极大特征值检验结果均显示存在两个协整关系。

再分析具体的协整方程和协整序列。

标准化后的协整方程如下。

2CointegratingEquation（s）:

Loglikelihood

1347.175

Normalizedcointegratingcoefficients（standarderrorinparentheses）

LCPI

LINDEX

LM

SHIBOR

1.000000

0.000000

-0.033542

-0.010324

（0.00927）

（0.00237）

-0.135405

-0.297467

（0.31487）

（0.08046）

第二个协整方程显示lm与shibor之间是负相关关系，这与一般的经济理论相悖，本例只选取一个协整方程。

协整序列的图形和单位根检验结果如下。

NullHypothesis:

COINTEQhasaunitroot

Exogenous:

Constant,LinearTrend

LagLength:

0（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=13）

t-Statistic

Prob.*

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

-3.551191

0.0373

Testcriticalvalues:

1%level

-4.014635

5%level

-3.437289

10%level

-3.142837

*MacKinnon（1996）one-sidedp-values.

协整方程所对应的序列是平稳的，即各变量之间存在协整关系。

该协整方程具体为：

4、VECM模型的估计

估计结果如下：

Standarderrorsin（）&

t-statisticsin[]

CointegratingEq:

CointEq1

LCPI（-1）

LINDEX（-1）

-0.105613

（0.04668）

[-2.26233]

LM（-1）

-0.019242

（0.03646）

[-0.52780]

SHIBOR（-1）

0.021093

（0.00768）

[2.74693]

C

-3.657863