var模型的应用案例 (完成)

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1、VAR模型应用实例众所周知，经济的发展运行离不开大量能源的消耗，尤其是在现代经济发展的过程中，能源的重要性日益提升。我国自改革开放以来，经济发展取得长足的进步，经济增长率一直处于较高的速度，经济的高速增长带来了能源的大量消耗，进而带来了我国能源生产的巨大提高。因此，研究经济增长率与能源生产增长率之间的关系具有重要的意义，能为生源生产提供一定的指导意义。1.基本的数据我们截取1978—2015年中国经济增长速度（GDP增速）和中国能源生产增长速度数据，具体数据如下：表11978——2016年中国经济和能源生

2、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（%）197811.710.419979.20.319797.63.719987.8-2.719807.8-1.319997.71.619815.1-0.820008.55198295.620018.36.4198310.86.720029.16198415.29.220031014.1198513.49.9200410.115.619868.93200511.411.1198711.73.62006

3、12.76.9198811.25200714.27.919894.26.120089.7519903.92.220099.43.119919.30.9201010.69.1199214.22.320119.59199313.93.620127.93.21994136.920137.82.21995118.720147.30.919969.93.120156.91.21.序列平稳性检验（单位根检验）使用Eviews9.0来创建一个无约束的VAR模型，用gdp表示的是中国经济的增长率，用nysc表示中国能源生

4、产的增长率，下面分别对gdp和nysc进行单位根检验，验证序列是否平稳，能否达到建立VAR模型的建模前提。图2.1经济增速（GDP）的单位根检验图2.2能源生产增速（nysc）的单位根检验经过检验，在1%的显著性水平上，gdp和nysc两个时间序列都是平稳的，符合建模的条件，我们建立一个无约束的VAR模型。1.VAR模型的估计图3.1模型的估计结果图3.2模型的表达式4.模型的检验4.1模型的平稳性检验图4.1.1AR根的表由图4.1.1知，AR所有单位根的模都是小于1的，因此估计的模型满足稳定性的条件。

5、图4.1.2AR根的图通过对GDP增长率和能源生产增长率进进行了VAR模型估计，并采用AR根估计的方法对VAR模型估计的结果进行平稳性检验。AR根估计是基于这样一种原理的:如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，则该模型是稳定的;如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。由图4.1.2可知，没有根是在单位圆之外的，估计的VAR模型满足稳定性的条件。4.2Granger因果检验图4.2.1Granger因果检验结果图Granger因果检验的原假设是：H0：变量x

6、不能Granger引起变量y备择假设是：H1：变量x能Granger引起变量y对VAR（2）进行Granger因果检验在1%的显著性水平之下，经济增速（GDP）能够Granger引起能源生产增速（NYSC）的变化，即拒绝了原假设；同时，能源生产增速（NYSC）能够Granger经济增速（GDP）的变化，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看出LR,FPE,AIC,SC,HQ都指向同样的2阶滞后期，因此应该选择VAR（2）进行后续的分析。6.脉冲函数图6.1各

7、因素脉冲响应函数结果图从图6.1可以看出：经济增长率（GDP）和能源生产（NYSC）各自对于自身的冲击，在前四期是快速下降的趋势，并且出现负值的情况。但是，GDP增速的变化基本上在第七期就保持了持平的一个状况；而能源生产（NYSC）的变化是在第九期的时候实现持平的状态。能源生产增长率（NYSC）对于经济增长率（GDP）的脉冲响应分析，当给经济增长一个正的冲击的时候，在前两期是呈现一个下降的趋势，主要的原因应该是，经济增长促进能源生产的提高是存在滞后期的，但是但很快就出现了上升的趋势在第五期的时候达到最大值

8、，之后出现了下降的趋势，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的影响是正向的，会呈现一种上升、下降、平衡的基本状态，说明经济发展对能源生产的促进作用并不是无限的，经过一定作用之后看，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）的脉冲响应分析，经过对比图中第2幅和第3幅小图，我们大致是可以看出两者之间是呈现完全相反的情况。当在本期给能源生产增长率（NYSC）一个正冲击之后，