时间序列作业VAR模型.docx

1、时间序列作业VAR模型一、案例分析的目的按国际货币基金组织的划分口径可以把货币供给划分为：M0 (现钞)：是指流通于银行体系以外的现钞，即居民手中的现钞和企业单位的备用金，不包括商业银行的库存现金。M1 (狭义货币)：M0加上商业银行活期存款构成。M2 (广义货币)：由M1加上准货币构成。准货币由银行的定期存款、储蓄存款、外币存款以及各种短期信用工具如银行承兑汇票、短期国库券等构成。我国参照国际货币基金组织的划分口径，把货币供给层次划分如下：M0 =现金M1 =M0 +活期存款M2 = M1+城乡居民储蓄存款+定期存款+其他存款商业票据大额可转让定期存单 在这三个层次中，M0的流动性最强，M1

2、次之，M2的流动性最差。M0与消费变动密切相关，是最活跃的货币；M1反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，流动性仅次于M0；M2流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，通常所说的货币供应量，主要指M2。1. M1反映着经济中的现实购买力；M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力。若M1增速较快，则消费和终端市场活跃；若M2增速较快，则投资和中间市场活跃。中央银行和各商业银行可以据此判定货币政策。M2过高而M1过低，表明投资过热、需求不旺，有危机风险；M1过高M2过低，表明需求强劲、投资不足，有涨价风险。2. M1增加表示货币市场流通性增强，M2中包括

3、了M1，因此，再排除M1变化因素后，M2的增减代表了储蓄的增加，货币流通性降低。 根据央行的数据，2009年9月份货币供应，M2余额58.5万亿，同比增长29.3%，比上年末加快11.5个百分点。M1余额20.2万亿元，增长29.5%，加快20.5个百分点。月末与的同比与环比增速双双创出了新高。与此同时，的同比增速已经超越了的同比增速，这意味着整个经济领域的活跃度已被有效激活，储蓄开始活期化。本案例主要研究M1的数量与M2的数量关系。希望得出现实的购买力与潜在购买力的相对关系。二、实验数据本实验选取的数据是2001年11月到2013年10月的月度数据，整理如下：时间M1M22001-11565

4、79.60154088.302001-1259871.60158301.902002-0160576.10159639.302002-0258702.90160935.602002-0359474.80164064.602002-0460461.30164570.602002-0561284.90166061.002002-0663144.00169601.202002-0763487.80170851.102002-0864868.80173250.902002-0966797.00176982.402002-1067100.30177294.202002-1167992.80179736.

5、302002-1270882.10185007.302003-0172405.70190488.302003-0269756.60190108.402003-0371438.80194487.302003-0471321.20196130.102003-0572777.80199505.202003-0675923.20204931.402003-0776152.80206193.102003-0877033.00210591.902003-0979163.90213567.102003-1080267.10214469.402003-1180814.90216351.702003-12841

6、18.60221222.802004-0183805.90225101.902004-0283556.40227050.702004-0385815.60231654.602004-0485603.60233627.902004-0586780.40234842.402004-0688627.10238427.502004-0787982.20238127.002004-0889125.30239729.202004-0990439.10243756.902004-1090782.50243740.302004-1192387.10247135.602004-1295969.70254107.

7、002005-0197079.00257708.502005-0292815.00259357.302005-0394743.20264588.902005-0494593.70266992.702005-0595802.00269240.502005-0698601.30275785.502005-0797674.10276966.302005-0899377.70281288.202005-09100964.00287438.302005-10101752.00287591.602005-11104125.80292350.402005-12107278.70298755.702006-0

8、1107250.70303571.702006-02104357.10304516.302006-03106737.10310490.702006-04106389.10313702.302006-05109219.20316709.802006-06112342.40322756.402006-07112653.00324010.802006-08114845.70327886.702006-09116814.10331865.402006-10118360.00332747.202006-11121645.00337504.202006-12126035.10345603.602007-0

9、1128484.10351498.802007-02126258.10358659.302007-03127881.30364093.702007-04127677.76367425.572007-05130275.80369718.152007-06135847.40377832.152007-07136237.43383884.882007-08140993.21387205.042007-09142591.57393098.912007-10144649.33394204.172007-11148009.82399757.912007-12152519.17403401.302008-0

10、1154872.59417846.172008-02150177.88421037.842008-03150867.47423054.532008-04151681.41429240.912008-05153344.75436221.602008-06154820.15443141.022008-07154992.44446362.172008-08156889.92448846.682008-09155748.97452898.712008-10157194.36453133.322008-11157826.63458644.662008-12166217.13475166.602009-0

11、1165214.34496135.312009-02166149.60506708.072009-03176541.13530626.712009-04178213.57540481.212009-05182025.58548263.512009-06193138.15568916.202009-07195889.27573102.852009-08200394.83576698.952009-09201708.14585405.342009-10207545.74586643.292009-11212493.18594604.722009-12220001.51606225.012010-0

12、1229588.98625609.292010-02224286.95636072.262010-03229397.93649947.462010-04233909.76656561.222010-05236497.88663351.372010-06240580.00673921.722010-07240664.07674051.482010-08244340.64687506.922010-09243821.90696471.502010-10253313.17699776.742010-11259420.32710339.032010-12266621.54725851.792011-0

13、1261765.01733884.832011-02259200.50736130.862011-03266255.48758130.882011-04266766.91757384.562011-05269289.63763409.222011-06274662.57780820.852011-07270545.66772923.652011-08273393.77780852.302011-09267193.16787406.202011-10276552.67816829.252011-11281416.37825493.942011-12289847.70851590.902012-0

14、1270010.40855898.892012-02270312.11867171.422012-03277998.11895565.502012-04274983.82889604.042012-05278656.31900048.772012-06287526.17924991.202012-07283090.68919072.402012-08285739.27924894.592012-09286788.21943688.752012-10293309.78936404.282012-11296883.05944832.352012-12308664.23974148.802013-0

15、1311228.55992129.252013-02296103.24998600.832013-03310898.291035858.372013-04307648.421032551.902013-05310204.481042169.162013-06313499.821054403.692013-07310596.461052212.342013-08314085.911061256.432013-09312330.341077379.162013-10319433.851070166.64数据来源：中经网三、VAR模型的构建（一）数据平稳性检验由于我的数据具有稍强的季节性，所以在刚开

16、始的数据中做了消除季节性操作，趋势性也较强，而且数据的单位根检验接近1，所以先做一阶差分，在其满足平稳性之后开始做VAR。根据图形特征选取同时存在趋势项和截距项进行单位根检验从而DLM1_SA DLM2_SA在20%的显著性水平上是平稳序列。（二）VAR模型滞后阶数的选择从以上分析结果可以看出，FPE AIC SC HQ都得出滞后阶数为6时VAR模型是最优的。因此选取的最优滞后阶数为6即K=6。（三）VAR模型的估计从上图可以看出VAR模型的参数估计大多显著（四）VAR模型的检验VAR模型的检验包括VAR模型的平稳性检测，以及残差的独立性检验。因此，VAR满足平稳性的条件。接下来进行残差的独立

17、性检验所以残差不存在自相关性，满足独立性假设。二、VAR模型的应用（一）格兰杰因果检验将两个变量建立group，根据VAR模型确定的滞后阶数，来确定滞后阶数，本例的滞后阶数为6.（二）脉冲响应脉冲响应函数受到变量顺序的影响，因此，其结果的分析与主观因素有关。观察上图，M1和M2是相互影响的正向相关关系，这验证了市场上的M2和M2的数量有密切的关系，从时间长短来看，M1对于M2的长期影响要大于短期影响，而且M1对于M2的短期影响要显著些。（三）方差分解在VAR的输入窗口中，从方差分析结果来看M2的波动的部分原因源自M1的变化，而短期时间内，M2的变化更多与自身有关，这与脉冲响应的结果一致。所以说明在远期来看，居民的潜在购买力与现实购买力有很大的联系。THANKS !致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考