Содержание
- 2. Оценивание SVAR в EViews 6 При первом упорядочении или И, так как ? и А –
- 3. Таким образом, при первом упорядочении SVAR (структурная VAR) принимает вид:
- 4. В рекурсивной структуре, полученной с использованием изложенного метода, случайные ошибки в разных уравнениях являются взаимно некоррелированными
- 5. y1=c(1)*y1(-1)+c(2)*y2(-1) y2=c(3)*y1+c(4)*y1(-1)+c(5)*y2(-1) Результаты оценивания: Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. --------------------------------------------------------- C(1) 0.610340 0.041871 14.57663 0.0000 C(2)
- 6. EViews 6: Оценивание матриц A и B структурной формы Создав объект VAR и оценив коэффициенты приведенной
- 7. Warning! Обозначения ошибок другие! Но матрицы A и B те же!
- 8. Model: Ae = Bu where E[uu']=I Restriction Type: short-run text form @e1 = C(1)*@u1 @e2 =
- 9. Замечания Принимая различные порядки последовательного вхождения переменных, мы получаем и различное поведение импульсных функций отклика, что
- 10. Пример. В модели двумерной VAR переменная y1t может представлять объем производства (output), а переменная y2t –
- 11. Пример (продолжение) Упорядочение y2t ? y1t соответствует схеме В этой схеме шоки в объеме производства оказывают
- 12. Методология VAR: Эмпирические исследования
- 13. Sims (1980): сравнение динамики экономики США в период между двумя мировыми войнами (IW) и в период
- 14. Упорядочение y1t ? y2t ? y3t соответствует схеме: M1 – “ наименее эндогенная” переменная, P –
- 15. Декомпозиции дисперсий ошибок прогнозов трех переменных на 48 месяцев вперед Для обоих периодов дисперсия M1 почти
- 16. Влияние процентной ставки VAR с 4 переменными – добавляется Rt – процентная ставка по 4-6 месячным
- 17. Упорядочение: R ? M1 ? P ? IP Переменная M1 полностью потеряла в послевоенный период предсказательную
- 18. Leeper, Sims, Zha (1996): модели VAR с 3, 4 и 5 переменными VAR с 3 переменными
- 19. Отклики переменных LP и LY
- 20. Отклики переменной LM2 Xотя упорядочение исходит из того, что наиболее эндогенной переменной являются деньги, из приведенных
- 21. Декомпозиция дисперсий переменной LM2 Цены и объем производства играют весьма ограниченную роль в объяснении дисперсий прогнозов
- 22. В то же время, деньги играют более заметную роль в объяснении прогнозов этих двух макроэкономических переменных:
- 23. Заменим упорядочение P ? Y ? M2 на упорядочение M2 ? Y ? P
- 25. Графики очень похожи! Почему все так похоже? Получается, что порядок вхождения переменных для этих данных не
- 26. Причинность по Грейнджеру, функции импульсного отклика и декомпозиция дисперсий. Тесты на наличие причинности по Грейнджеру/блочную экзогенность
- 27. Если набор переменных в составе yt разбивается на две части: и переменные второй группы не являются
- 28. Leeper, Sims, Zha (1996): модель VAR с 3 переменными Переменные: Упорядочение: P ? Y ? M2
- 29. Декомпозиция дисперсий ошибок прогнозов Доля инноваций LP_DIF в дисперсии ошибок прогнозов переменной LM2_DIF доходит до 22%,
- 30. Функции импульсных откликов И здесь влияние инноваций LY_DIF на LM2_DIF значимо только при продвижении на один
- 31. Нестабильные VAR Законно ли использование инструментария, предназначенного для анализа стабильных моделей VAR, в случаях, когда условие
- 32. Филлипс [Phillips (1995)] При наличии единичных корней или корней, близких к единице: Импульсные отклики, полученные на
- 33. Филлипс [Phillips (1995)] Если имеет место коинтегрированность рядов, образующих VAR, и оценивается модель VAR, учитывающая ограничения,
- 34. Смоделирована VAR(1): В этой модели один из корней характеристического уравнения равен 1, так что VAR нестабильна.
- 35. Смоделированная реализация Проверка на коинтегрированность дает положительные результаты.
- 36. Оцененная UVAR(1) Оцененная ECM (VEC) Соответствующая приведенная форма: DGP: Разница между оценками, полученными по моделям UVAR
- 37. Отклики для оцененной UVAR Отклики для оцененной ECM В долгосрочном плане, поведение последовательностей откликов, полученных по
- 38. Поведение последовательностей откликов в модели, использованной в DGP Из графиков видно, что, в долговременном плане, поведение
- 39. Отклики приращений
- 40. Пример с тремя рядами DGP: где – не коррелированные между собой гауссовские инновации с нулевыми средними
- 41. Смоделированная реализация
- 42. Импульсные отклики: упорядочение Y1 ? Y2 ? Y3
- 44. Скачать презентацию