怎么看var脉冲响应图,VAR脉冲响应分析的意义

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　　脉冲响应分析是利用向量自回归模型进行计量经济分析的重要步骤。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的影响的演变。因此，它们是评估经济的非常有用的工具。本文介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。

　　模型数据为了说明脉冲响应函数的概念，使用了Ltkepohl(2007)的例子。你可以从教材的网站上下载所需的数据集。它包含了从1960年第一季度到1982年第四季度按季度和季节调整的时间序列。这一系列是西德数十亿德国马克的固定投资、可支配收入和消费支出。

　　# Download data-read . table( E1 . dat ，skip=6，header=true) #只使用前76个观测值，所以有73个观测值#取一阶差分后，留给估计的VAR(2)模型。Data-data[1:76，]#转换为时间序列对象data-ts (data，start=c (1960，1)，frequency=4) #取对数并求差data-diff(log(data))#绘制数据plot (data，main= dataset E1 from ltkepohl(22

　　该数据用于估计带有常数项的VAR(2)模型。

　　VAR模型的估计值可以使用vars软件包进行估计：

　　#查看汇总统计汇总(模型)代码的结果应与Ltkepohl(2007)第3.2.3节中的结果相同。

　　预测误差脉冲响应由于VAR模型中的所有变量都是相互依赖的，单系数估计只能提供有限的响应信息。为了更好地理解模型的动态行为，使用了脉冲响应(IR)。线性VAR模型的每个脉冲响应函数的起点是它的移动平均(MA)表示，也就是预测误差脉冲响应(FEIR)函数。

　　在r中，该包可用于获得预测误差的脉冲响应。

　　识别问题从上图可以看出，第一期FEIR为零。对于所使用的数据集，估计

　　##投资收益cons##投资2.129629 e-03 7.161667 e-05 1.232404 e-04 # #收益7.161667 e-05 1.373377 e-04 6.145867 e-05 # # Cons 1.232404 e-04 6.145867 e-05 8.920351 e-05由于估计方差-协方差的非对角元素对应于的相关矩阵证实了这一点：

　　# #投资收益Cons # #投资1.000000 0.1324242 0.2827548 # #收益0.1324242 1.00000 0.552611 # # Cons 0.2827548 0.552611 1 1.00000然而，这些矩阵仅描述了误差之间的相关性。识别这些因果关系是任何风险值分析的主要挑战之一。

　　正交脉冲响应

　　识别VAR模型影响的常用方法是使用正交脉冲响应(OIR)。基本思想是将方差-协方差矩阵分解为=pp1，其中p为对角元素为正的下三角矩阵，通常通过Choleski分解得到。给定估计的方差-协方差矩阵PP，分解可以由下式获得

　　# #投资收益弊# #投资0.046147903 0.0000000 0.0000000 # #收益0.00151894 0.5000000001

　　在R中，var可以通过设置参数来使用包的函数，从而获得OIR:

　　情节(oir)

　　注意，Choleski分解的输出是一个下三角矩阵，因此第一行中的变量永远不会对任何其他变量的同时影响敏感，而系统中的最后一个变量将对所有其他变量的影响敏感。因此，OIR的结果可能对变量序列非常敏感。建议按照不同的顺序估计上述VAR模型，以了解OIR受此影响的程度。

　　结构脉冲响应在VAR模型的估计中，考虑了结构脉冲响应(SIR)的识别。

　　广义脉冲响应正交性和结构响应都可以通过找到变量的正确顺序或通过识别估计的结构参数来约束。Koop等人(1998)提出了一种不同类型的响应函数，即所谓的广义脉冲响应(GIR)。它们独立于变量序列，因为它们将其他冲击的影响整合到反应中。

　　GIR对于难以识别结构关系的大型系统非常有用。

　　参考

　　Koop，g .Pesaran，M. H .Potter，S. M. (1996)。非线性多元模型中的脉冲响应分析。计量经济学杂志74，119-147 . doi:10.1016/0304-4076(95)01753-4

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