时间序列分析——VAR模型实验.doc

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1、.基于VAR模型的我国房地产市场与汇率波动的因果关系————VAR模型实验第一部分实验分析目的及方法..现选取人民币对美元汇率以及商品房房价作为变量构建VAR模型。对于不满足单位根检验的序列采取对数化或差分处理，使其成为平稳序列再进行模型的拟合。对于商品房房价这一变量，由于全国各省市差异较大，故此处采用全国房地产开发业综合景气指数这一变量。此外，为了消除春节假期不固定因素带来的影响，增强数据的可比性，按照国家统计制度，从2012年起，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。所以国

2、房景气指数p这一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，在此采用平均值填充的方法，补足数据。第二部分实验样本2.1数据来源数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表。2.2所选数据变量由于我国于2005年7月实行第二次汇改，此次汇改以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度取代了过去人民币汇率长达10年的紧盯美元的固定汇率体制。故本实验拟选取2005年07月到2014年10月我国以月为单位的数据。，用以上两个变量来构建VAR模型，并利用该模型进行分析预测。第四部分模型

3、构建4.1判断序列的平稳性4.1.1汇率E序列首先绘制出E的折线图，结果如下图：..图4.1汇率E的曲线图从图中可以看出，汇率E序列较强的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下：图4.2lm的曲线图..对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，下面对lm进行一阶差分处理，去除趋势性，得到新变量dlm，观察dlm的曲线图。图4.3DLE的曲线图从图中可以看出，dle序列的趋势性基本已经消除，且新变量dle基本围绕0上下波动，

4、因此选择形式为yt=yt-1+ut进行单位根检验：表4.1单位根输出结果NullHypothesis:DLEhasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:2(Automatic-basedonSIC,maxlag=12)t-Statistic  Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.031673 0.0351Testcriticalvalues:1%level-3.4919285%level-2.88841110%leve

5、l-2.581176*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(DLE)Method:LeastSquaresDate:11/15/14Time:20:20Sample(adjusted):2005M112014M10Includedobservations:108afteradjustments..VariableCoefficientStd.Errort-Statisti

6、cProb.  DLE(-1)-0.3530050.116439-3.0316730.0031D(DLE(-1))-0.5027300.115417-4.3557680.0000D(DLE(-2))-0.3115310.093265-3.3402580.0012C-0.0008880.000470-1.8875920.0619R-squared0.450240    Meandependentvar1.15E-05AdjustedR-squared0.434382    S.D.dependentvar0

7、.005058S.E.ofregression0.003804    Akaikeinfocriterion-8.269046Sumsquaredresid0.001505    Schwarzcriterion-8.169708Loglikelihood450.5285    Hannan-Quinncriter.-8.228768F-statistic28.39119    Durbin-Watsonstat2.061613Prob(F-statistic)0.000000单位根统计量ADF=-3.0

8、31673小于临界值，且P为 0.0351，因此该序列不是单位根过程，即该序列是平稳序列。4.1.2国房景气指数P序列首先作出P序列的时序图：图4.4P的曲线图由于每年一月份的数据缺失，故取相邻两项进行平均补全数据，得到新序列的时序图如下：..图4.5P的曲线图(补全)由上图可知，该序列P可能存在一定的趋势性和季节性，先进行单位根检验，确定改序列是否平稳。由于序列表4.2单位根输出结果NullHypothesis:Phasau