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预测之VAR和VEC模型
2025-10-02 15:43:18 责编:小OO
文档
样本内预测模型:根据估计的模型对已有的样本进行预测,可与样本数据进行比较。

样本外预测模型:根据估计的模型对未来进行预测,这个是对未来进行的估计,不能进行比较

VAR模型

1、含义:

VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归 模型用来估计联合内生变量的动态关系, 不以严格的经济理论为基础。

2、基本形式:

三、优缺点:

由于在模型中每个方程右侧不含有当期变量,这种模型用于预测的优点是不必对解释变量在预测期内的取值作任何预测。

① 对原序列进行平稳性检验 常采用 ADF进行单位根检验 ,对不平稳的序列进行差分

② 滞后期确定 多种准则比较选多数准则认同的最优滞后期, 保证所有的残差都不存在自相关性 , 即白噪声 然后进行格兰杰因果关系检验 ,脉冲响应 、方差分解

③ 建立VAR模型:(因果关系检验),检验其平稳性,平稳性检验通过(单位根(r<1),)表明模型平稳,即脉冲响应 (冲击)是收敛的(如果冲击是发散的,不符合实际经济系统,再分析则毫无经济意义),可做脉冲响应、方差分解等 ;如果没通过平稳性检验,则不能直接做脉冲响应和方差分解 ,可以以差分变量做VAR模型,通过VAR建模, 可估计出VAR 模型的相关参数

④ 用建立的模型进行预测。

可供参考文献 :基于向量自回归模型的人民币汇率预测研究_钱倩倩

VEC模型

一、含义:

VEC模型是含有协整约束的VAR模型 , 多应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模 中。

二、基本形式:

三、优缺点:下载本文

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专题