VECM模型实验 ——时间序列解读.doc
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基于VECM模型探究中国房地产市场对中国经济增长的影响
————VECM模型实验
姓名;何毛毛
学号：
2012300040242
班级：
国际金融试验班
第一部分实验背景
自1992年中国逐步确立市场经济以来的20多年里，投资，消费，出口“三驾马车”理论对我国经济增长的巨大作用。
政府扩大了对基础设施建设的投资，以及中国的出口保持的高速增长态势，对经济增长的拉动起到了很大的作用。
第二部分实验分析目的及方法
故本文选取了商品房价格、居民消费指数以及净出口三个变量构建VEC模型，进行协整检验和向量误差修正并得到脉冲相应函数和方差分解结果，将中国现有数据现状进行分析，得出房地产市场对我国经济的影响。
第三部分实验样本
3.1数据来源
数据来源于中经网统计数据库。
3.2所选数据变量
由于国家在1998年把房地产业定为支柱产业，故本文选取了自1999年1月至2014年10月的出口额、进口额、CPI、房地产开发企业商品房销售面积及其销售额的累积额五个变量以月为单位的数据进行一定的处理得到商品房价格P、居民消费指数CPI以及净出口X三个变量构建VEC模型。
第四部分模型构建
4.1数据处理
4.1.1商品房价格
由于商品房价格有较强的地域差异，故此处采用了较为简单的处理方法。
取用房地产开发企业商品房销售面积以及房地产开发企业商品房销售额的累计额，而由于我国不单独对1月份统计数据进行调查，1-2月份数据一起调查，一起发布。
所以序列缺少每年一月份的相关数据，属于非随机、不可忽略缺失，在此采用一二月平均值得到一月份的数据。
补全数据后在每一年度进行差分处理得到当月量，再把总销售额与总销售面积相除得到国内市场上商品房的平均价格序列P。
由于序列P有较强的趋势性，为了平滑房价的变动趋势，对P做对数化处理记为LP。
4.1.2净出口
由于现有数据仅为出口额、进口额，故想减得到净出口值，并乘以当月汇率转化成人民币计量。
此外为了平滑净出口的变动趋势，对X同样也做对数化处理记为LX。
4.1.2CPI
由于CPI为相对数，为了减少基期的影响以及减少异方差性，对CPI进行对数化处理记为LC。
4.2单位根检验
观察LC、LX、LP的图形，如下所示：
图4.1LC的曲线图
图4.2LP的曲线图
图4.3LX的曲线图
对三个变量选取相应的形式进行单位根检验.
表4.1各变量单位根检验结果
变量
水平值检验结果
一阶差分检验结果
检验形式
ADF
P
检验形式
ADF
P
LC
（C，0，12）
-2.401563
0.1428
（0，0，11）
-6.047044
0.0000
LP
（C，T，12）
-2.327447
0.4166
（0，0，11）
-3.618201
0.0004
LX
（C，0，1）
-2.772598
0.0645
（C，0，0）
-20.98416
0.0000
综上，三个变量在5%的显著水平上都不平稳，但一阶差分平稳，因此三个序列都为一阶单整过程。
4.3协整检验
由于变量LP存在截距和趋势，因此选择第二类形式，且变量无明显的时间特征，因此选择第三种形式作为协整检验形式。
根据信息准则以及残差进行滞后阶数的确定，当滞后阶数为1时，AIC=-7.137759,SC=-6.790499;当滞后阶数为2时，AIC=-7.538003,SC=-6.930299;当滞后阶数为3时，AIC=-7.679420,SC=-6.811272。
故此处选择滞后二阶为最优滞后阶数。
选择滞后阶数为2，且第三种形式进行协整检验，检验结果如下：
表4.2协整检验结果
Date:
12/10/14Time:
22:
06
Sample（adjusted）:
1999M042014M10
Includedobservations:
154afteradjustments
Trendassumption:
Lineardeterministictrend
Series:
LOPLXLC
Lagsinterval（infirstdifferences）:
1to2
UnrestrictedCointegrationRankTest（Trace）
Hypothesized
Trace
0.05
No.ofCE（s）
Eigenvalue
Statistic
CriticalValue
Prob.**
None*
0.151056
33.16842
29.79707
0.0197
Atmost1
0.050178
7.948982
15.49471
0.4709
Atmost2
0.000136
0.021007
3.841466
0.8847
Tracetestindicates1cointegratingeqn（s）atthe0.05level
*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level
**MacKinnon-Haug-Michelis（1999）p-values
UnrestrictedCointegrationRankTest（MaximumEigenvalue）
Hypothesized
Max-Eigen
0.05
No.ofCE（s）
Eigenvalue
Statistic
CriticalValue
Prob.**
None*
0.151056
25.21943
21.13162
0.0125
Atmost1
0.050178
7.927975
14.26460
0.3861
Atmost2
0.000136
0.021007
3.841466
0.8847
Max-eigenvaluetestindicates1cointegratingeqn（s）atthe0.05level
*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level
**MacKinnon-Haug-Michelis（1999）p-values
UnrestrictedCointegratingCoefficients（normalizedbyb'*S11*b=I）:
LOP
LX
LC
3.411003
-1.868886
20.02788
1.723127
-0.200519
-46.26574
3.324745
-0.293912
0.064617
UnrestrictedAdjustmentCoefficients（alpha）:
D（LOP）
-0.014638
0.002027
0.000749
D（LX）
0.191633
0.013201
0.001944
D（LC）
3.22E-05
0.001393
-3.99E-06
1CointegratingEquation（s）:
Loglikelihood
642.0482
Normalizedcointegratingcoefficients（standarderrorinparentheses）
LOP
LX
LC
1.000000
-0.547899
5.871551
（0.06584）
（2.89701）
Adjustmentcoefficients（standarderrorinparentheses）
D（LOP）
-0.049930
（0.02075）
D（LX）
0.653660
（0.13759）
D（LC）
0.000110
（0.00176）
2CointegratingEquation（s）:
Loglikelihood
646.0122
Normalizedcointegratingcoefficients（standarderrorinparentheses）
LOP
LX
LC
1.000000
0.000000
-35.67378
（11.2063）
0.000000
1.000000
-75.82659
（21.1778）
Adjustmentcoefficients（standarderrorinparentheses）
D（LOP）
-0.046437
0.026950
（0.02324）
（0.01143）
D（LX）
0.676407
-0.360787
（0.15410）
（0.07579）
D（LC）
0.002510
-0.000339
（0.00192）
（0.00094）
由上表可知，迹检验和极大特征值检验结果均显示存在一个协整关系。
协整序列的图形和单位根检验结果如下：
图4.4协整序列变动图
表4.3协整序列的单位根检验结果
NullHypothesis:
COINTEQ01hasaunitroot
Exogenous:
None
LagLength:
1（Automatic-basedonSIC,maxlag=13）
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-5.020825
0.0000
Testcriticalvalues:
1%level
-2.581827
5%level
-1.943157
10%level
-1.615178
*MacKinnon（1996）one-sidedp-values.
由上表可知，该协整序列是
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