向量误差修正模型.ppt
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1、,10.4 向量误差修正模型(VECM)10.4.1 VECM的表达形式 对于含有n个变量的VAR模型,当对应的矩阵 的秩介于0和n之间的时候,即,这n个变量之间存在 个协整关系。让我们定义一个 维的矩阵B,其中B的列含有 个不同的线性独立协整向量,所以。,从长期来看,即所谓的均衡状态或者静止状态,这样的关系精确地存在,所以在长期,我们有:然而,从短期来看,例如对于每个确定的时刻t,都存在偏离协整关系 的成分。这种偏离代表了这些长期关系在短期内的一定程度的非均衡状态,所以偏离成分一般被称为误差。,因此,促使 增加或者减少,从而使得 朝着它的长期均值移动(长期均值为0,为什么?)。这种增加或者减
2、小的变化,实际上是一种调整,所以称为误差修正。因为这里我们研究的对象是VAR模型,所以VECM的名字由此而来。,根据定义,矩阵A衡量了 中每个变量是如何调整,从而回复到长期的均衡关系的水平上。所以,矩阵A经常被称为调整系数。另外,在实践中,经常对协整向量B进行标准化。,10.4.2 VECM模型的演示1)两个变量的VAR(1)模型的VECM,因此,促使 增加或者减少,从而使得 朝着它的长期均值移动(长期均值为0,为什么?)。这种增加或者减小的变化,实际上是一种调整,所以称为误差修正。,10.4.2 VECM模型的演示1)两个变量的VAR(1)模型的VECM,这样,本例中的VAR模型对应的VEC
3、M形式就可以写成:(10.48)或者写成:(10.49),2)3个变量的VAR(1)模型与VECM VAR模型的ADF形式,即:或者写成:(10.50),从最简单的协整情况开始,如果在这三个变量存在一个协整关系,即,那么平稳的线性组合可以写成:(10.51)根据定义,就是一个一维的随机变量,协整向量(标准化了的形式)。,调整系数矩阵A就是一个 的向量,从而对应的VECM形式可以写成:(10.52),10.5 确定性趋势与协整分析 在VAR模型中是否包含常数项,可以影响到协整检验的分析。所以,在大部分情况下,我们需要明确选择是否在VECM模型中加入常数项。为了将核心的问题讲清楚,我们使用VAR(
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