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澳大利亚在 - 全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划,其中包括12月的现金支付,恰逢圣诞节。因此,零售商报告销售强劲,经济受到刺激。因此,收入增加了。
视频:向量自回归VAR数学原理及R软件经济数据脉冲响应分析实例
【视频】向量自回归VAR数学原理及R语言软件经济数据脉冲响应分析实例
,时长12:01
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上,这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量,这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此,VAR在几种情况下都很有用:
预测相关变量的集合,不需要明确的解释;测试一个变量是否有助于预测另一个变量(格兰杰因果关系检验的基础);脉冲响应分析,其中分析了一个变量对另一个变量的突然但暂时的变化的响应;预测误差方差分解,其中每个变量的预测方差的比例归因于其他变量的影响。
示例:用于预测美国消费的VAR模型
VARselect(uschange[,1:2], lag.max=8,type="const")[["selection"]]#> AIC(n) HQ(n) SC(n) FPE(n)#> 5 1 1 5
R输出显示每个信息标准选择的滞后期。由AIC选择的VAR(5)与BIC选择的VAR(1)之间存在很大差异。因此,我们首先拟合由BIC选择的VAR(1)。
var1 <-VAR(uschange[,1:2], p=1, type="const")serial.test(var1, lags.pt=10, type="PT.asymptotic")var2 <-VAR(uschange[,1:2], p=2, type="const")serial.test(var2, lags.pt=10, type="PT.asymptotic")
与单变量ARIMA方法类似,我们使用Portmanteau测试残差是不相关的。VAR(1)和VAR(2)都具有一些残差序列相关性,因此我们拟合VAR(3)。
var3 <-VAR(uschange[,1:2], p=3, type="const")serial.test(var3, lags.pt=10, type="PT.asymptotic")#>#> Portmanteau Test (asymptotic)#>#> data: Residuals of VAR object var3#> Chi-squared = 34, df = 28, p-value = 0.2
该模型的残差通过了序列相关性检验。VAR(3)生成的预测如图所示。
forecast(var3) %>%autoplot() +xlab("Year")
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