VAR模型应用案例 完成.docx

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VAR模型应用案例完成

VAR模型应用实例

众所周知,经济得发展运行离不开大量能源得消耗,尤其就是在现代经济发展得过程中,能源得重要性日益提升。

我国自改革开放以来,经济发展取得长足得进步,经济增长率一直处于较高得速度,经济得高速增长带来了能源得大量消耗,进而带来了我国能源生产得巨大提高。

因此,研究经济增长率与能源生产增长率之间得关系具有重要得意义,能为生源生产提供一定得指导意义。

1.基本得数据

我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）与中国能源生产增长速度数据,具体数据如下:

表11978——2016年中国经济与能源生产增长率

年份

国内生产总值增长速度（%）

能源生产增长速度（%）

年份

国内生产总值增长速度（%）

能源生产增长速度（%）

1978

11、7

10、4

1997

9、2

0、3

1979

7、6

3、7

1998

7、8

-2、7

1980

7、8

-1、3

1999

7、7

1、6

1981

5、1

-0、8

2000

8、5

5

1982

9

5、6

2001

8、3

6、4

1983

10、8

6、7

2002

9、1

6

1984

15、2

9、2

2003

10

14、1

1985

13、4

9、9

2004

10、1

15、6

1986

8、9

3

2005

11、4

11、1

1987

11、7

3、6

2006

12、7

6、9

1988

11、2

5

2007

14、2

7、9

1989

4、2

6、1

2008

9、7

5

1990

3、9

2、2

2009

9、4

3、1

1991

9、3

0、9

2010

10、6

9、1

1992

14、2

2、3

2011

9、5

9

1993

13、9

3、6

2012

7、9

3、2

1994

13

6、9

2013

7、8

2、2

1995

11

8、7

2014

7、3

0、9

1996

9、9

3、1

2015

6、9

1、2

2.序列平稳性检验（单位根检验）

使用Eviews9、0来创建一个无约束得VAR模型,用gdp表示得就是中国经济得增长率,用nysc表示中国能源生产得增长率,下面分别对gdp与nysc进行单位根检验,验证序列就是否平稳,能否达到建立VAR模型得建模前提。

图2、1经济增速（GDP）得单位根检验

图2、2能源生产增速（nysc）得单位根检验

经过检验,在1%得显著性水平上,gdp与nysc两个时间序列都就是平稳得,符合建模得条件,我们建立一个无约束得VAR模型。

3.VAR模型得估计

图3、1模型得估计结果

图3、2模型得表达式

4、模型得检验

4、1模型得平稳性检验

图4、1、1AR根得表

由图4、1、1知,AR所有单位根得模都就是小于1得,因此估计得模型满足稳定性得条件。

图4、1、2AR根得图

通过对GDP增长率与能源生产增长率进进行了VAR模型估计,并采用AR根估计得方法对VAR模型估计得结果进行平稳性检验。

AR根估计就是基于这样一种原理得:

如果VAR模型所有根模得倒数都小于1,即都在单位圆内,则该模型就是稳定得;如果VAR模型所有根模得倒数都大于1,即都在单位圆外,则该模型就是不稳定得。

由图4、1、2可知,没有根就是在单位圆之外得,估计得VAR模型满足稳定性得条件。

4、2Granger因果检验

图4、2、1Granger因果检验结果图

Granger因果检验得

原假设就是:

H0:

变量x不能Granger引起变量y

备择假设就是:

H1:

变量x能Granger引起变量y

对VAR

（2）进行Granger因果检验在1%得显著性水平之下,经济增速（GDP）能够Granger引起能源生产增速（NYSC）得变化,即拒绝了原假设;同时,能源生产增速（NYSC）能够Granger经济增速（GDP）得变化,即拒绝了原假设,接受备择假设。

5滞后期长度

图5、1VAR模型滞后期选择结果

从上图可以瞧出LR,FPE,AIC,SC,HQ都指向同样得2阶滞后期,因此应该选择VAR

（2）进行后续得分析。

6、脉冲函数

图6、1各因素脉冲响应函数结果图

从图6、1可以瞧出:

经济增长率（GDP）与能源生产（NYSC）各自对于自身得冲击,在前四期就是快速下降得趋势,并且出现负值得情况。

但就是,GDP增速得变化基本上在第七期就保持了持平得一个状况;而能源生产（NYSC）得变化就是在第九期得时候实现持平得状态。

能源生产增长率（NYSC）对于经济增长率（GDP）得脉冲响应分析,当给经济增长一个正得冲击得时候,在前两期就是呈现一个下降得趋势,主要得原因应该就是,经济增长促进能源生产得提高就是存在滞后期得,但就是但很快就出现了上升得趋势在第五期得时候达到最大值,之后出现了下降得趋势,然后又回升,直到第十期之后保持了平衡。

这说明经济增长对于能源生产增长得影响就是正向得,会呈现一种上升、下降、平衡得基本状态,说明经济发展对能源生产得促进作用并不就是无限得,经过一定作用之后瞧,会出现一种平衡状态。

经济增长率（GDP）对于能源生产增长率（NYSC）得脉冲响应分析,经过对比图中第2幅与第3幅小图,我们大致就是可以瞧出两者之间就是呈现完全相反得情况。

当在本期给能源生产增长率（NYSC）一个正冲击之后,前两期就是增长,然后到第五期就是下降趋势,然后回升,在第七期之后基本上持平。

7、方差分析

图7、1经济增长（GDP）方差分析结果

图7、2能源生产增长（NYSC）方差分析结果

基于VAR模型得方差分解就是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（这种变化用方差来衡量）得贡献程度,进而评价不同结构冲击得重要性。

从图7、1可以瞧出,在经济增长得误差分解中,从贡献率来瞧,经济增长得自身得贡献程度一直在下降,但就是在第12期之后一直稳定87、36%左右,能源生产增长率得贡献稳定在12、63%左右。

从图7、2可以瞧出,在能源生产增长率得误差分解中,从贡献率来瞧得话,经济增长速度（GDP）得贡献程度一直在增大,并在第6期达到27、14%得最大值,之后一直保持在27、10%左右得水平,它自身得贡献率在第6期之后稳定在72、80%左右得水平。

从上面得两幅图可知,经济增速对于能源生产增速得影响就是大于能源生产增速对于经济增速得,因此,在未来国家经济发展得过程中,一定要保障能源生产。

这需要政府与市场共同得努力,政府应该做好服务角色,为能源生产市场提供良好得服务,保障市场公平,完善相关得产业政策,提供良好得环境。

市场应该公开公正得竞争,不断引进新技术,提高能源得生产效率,为经济得健康发展提供动力基础。