Eviews中SVAR操作步骤
SVAR模型制作过程
设置月度数据MONTHLY>start date：2008M01>end date 2018M08一，数据的季节调整（利用x-12进行季节性调整）由于在建模时所选取的是宏观经济的月度数据，而月度数据容易受到季节因素的影响，从而掩盖经济运行的客观规律，因此我们采用Census X13（功能时最强大的）调整方法对各个变量数据进行季节性调整。
分别记做CPI’、FOOD’、HOUSE’、M2’、VMI’。
时间序列按照时间次序排列的随机变量序列，任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为由几个部分叠加而成。
三个部分：趋势部分（T），季节部分（S）和随机噪声部分（I）。
常见的时间序列都是等间隔排列的。
时间序列调整各部分构成的基本模型X t= T t++ T t+ I t对任何时刻有，E（I t）=0，Var（I t）=σ2加法模型X t= T t *T t* I t对任何时刻有，E（I t）=1，Var（I t）=σ2加法模型（1）判定一个数据序列究竟适合乘法模型还是加法模型，可考察其趋势变化持性及季节变化的波动幅度。
（2）所谓季节调整就是按照上述两种模型将经济时间序列进行分解，去掉季节项的序列成为调过序列。
对于时间序列而言是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？对于时间序列而言是否显示季节性变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？对于时间序列的分解模型主要有加法模型和乘法模型。
加法模型适用于T、S、C相互独立的情形。
乘法模型适用于T、S、C相关的情形。
由于时间序列分解的四大要素一般都存在相互影响，因此大多数的经济数据都采用乘法模型进行季节性分解。
第一步：双击进行季节性调整的变量组CPI，proc >Seasonal Adjustment>x-12第二步：用Eviews软件进行季节调整的操作步骤：1，准备一个用于调整的时间序列（GDP）（注意：序列需同口径（当月或当季）、不变价、足够长）2，在Eviews中建立工作文件，导入序列数据3，序列图形分析（1）观察序列中的是否有季节性（2）是否有离群值或问题值（3）序列的趋势变动（是加法还是乘法模型）（加法模型主要适用于呈线性增长的数据序列，或者是围绕某一个中指波动的数据序列，如pmi数据序列）（乘法模型主要适用于呈指数级数增长的序列，如GDP、工业增加值，投资数据的名义值、实际值及物价的指数序列等。
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
明。
13
我国1953年～2004年支出法国内生产总 值（GDP）、最终消费（Ct）和固定资本形成总额（It） 的时序数据列于D8.1中。数据来源于《中国统计年鉴》 各期。
用商品零售价格指数p90（1990年=100）对GDP、 Ct和It进行平减，以消除物价变动的影响，并进行自然 对数变换，以消除序列中可能存在的异方差，得到新序 列： LGDPt=LOG(GDPt/p90t)； LCt=LOG(Ct/p90t)； LIt=LOG(It/p90t)。 GDP、 Ct和 It与LGDPt、 LCt和LIt的时序图分别示于 图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的 14 变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
Yt iYt i U t 1Yt 1 2Yt 2 pYt p U t
i 1
p
U t IID(0, )
（11.1）
5
式中，i (i 1,2,,p) 是第i个待估参数N×N阶矩阵; U t (u1t u 2t u Nt )T 是N×1阶随机误差列向量;
待估参数个数为2 × 2×2= PN 2 用线性方程组表示VAR(2)模型：
yt 111 yt 1 112 xt 1 211 yt 2 212 xt 2 u1t xt 121 yt 1 122 xt 1 221 yt 2 222 xt 2 u2t
3
政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满 意。
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型 。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。 （2）内生、外生变量的划分问题较为复杂； （3）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到可识别 的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种 工具变量的解释能力很弱； （4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设， 带来更严重的伪回归问题。
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
19
利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
20
三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
13
160000
120000
80000
40000
0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
12
11
10
9
8
7
6
5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
这种方程组模型主要用于分析联合内生变量 间的动态关系。联合是指研究N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模 型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束 VAR模型。建VAR模型的目的：
evievws操作小记 文档
Eviews 操作
1首先建立workfile 就是file——new——workfile
建立变量系统默认有常数c和resid （残差项）我们根据所建立的模型添加变量名通过object增加
2输入数据可以一个一个输入也可以在quick 中的empty group 就会出现数据编辑窗口先按上键对应的obs就会多出现一行依次导入数据可以通过proc ——import-------最后一行read excle
3数据分析可以在quick ----estimate equation 再根据窗口提示输入命令
其中y c x 或者直接输入命令LS Y C X 然后enter 直接出来结果
4作图就是wiew 下的graph
5保存就是在name下重新命名然后关闭即可一个界面若是有好几个结果时可以一次保存做下一个时候再保存
6 建立模型时候若是自回归输入x c x（-1to-4）这样表示是4阶自回归模型
若是含有残差的系数应该输入ar（-1）ar（-2）
7检验的时候应该是方程下的wiew 或者是proc 下拉菜单
8 估计模型的时候应该是objec---t new object ---equation 或者是quick 下的estimate equation Arch模型的操作，
一；QUICK
二：equatiom___method_-------------------ARCH
三、options,填写建立的主方程。
arch选0。
GARCH选1。
超详细的eviews操作手册
EViews 操作手册目录第一章序论第二章EViews 简介第三章EViews 基础第四章基本数据处理第五章数据操作第六章EViews 数据库第七章序列第八章组第九章应用于序列和组的统计图第十章图、表和文本对象第十一章基本回归模型第十二章其他回归方法第十三章时间序列回归第十四章方程预测第十五章定义和诊断检验第十六章ARCH和GARCH估计第十七章离散和受限因变量模型第十八章对数极大似然估计第十九章系统估计第二十章向量自回归和误差修正模型第一章绪论EViews 为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。
EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。
操作手册共分五部分：第一部分：EViews 基础介绍EViews 的基本用法。
另外对基本的Windows 操作系统进行讨论，解释如何使用EViews来管理数据。
第二部分：基本的数据分析描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用EViews 画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。
第二章EViews 简介§2.1 什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。
结构向量自回归(SVAR)模型操作步骤课件
VS
模型适用性
在确定阶数后，需要检验模型是否适用于 数据，可以通过残差检验、单位根检验等 方法进行。
识别模型结构
结构识别
根据经济理论和数据特性，确定SVAR模型的结构，即变量之间的长期关系。常用的方法包括基于经济理论的约 束、基于数据的约束等。
约束检验
在确定了模型结构后，需要进行约束检验，以确保模型的有效性和准确性。常用的方法包括约束检验统计量、约 束检验图形等。
异方差性检验
通过GARCH等模型检验残差是否存在异方差性， 以判断模型是否合适。
诊断统计量
AIC和BIC值
01
通过比较不同模型的AIC和BIC值，选择具有较小值的模型，以
判断模型拟合优度。
FБайду номын сангаас计量
02
在约束性检验中，通过F统计量检验模型中各个约束是否显著，
以判断模型的有效性。
残差相关性检验
03
通过自相关图和偏自相关图检验残差是否存在相关性，以判断
应用场景
说明SVAR模型在宏观经济分析 、金融市场分析等领域的应用 场景和价值。
CHAPTER
04
SVAR模型的诊断与检验
残差诊断
残差图
通过绘制残差随时间变化的图形，可以直观地观 察残差的趋势和异常值。
残差正态性检验
通过统计检验方法，如Jarque-Bera检验，检验残 差是否符合正态分布假设。
整模型参数。
CHAPTER
05
SVAR模型的预测与应用
预测未来值
确定模型参数
通过估计SVAR模型的参数，可以 分析变量之间的动态关系，为预 测未来值提供依据。
预测时间序列数据
利用SVAR模型对时间序列数据进 行拟合，通过模型参数和历史数 据，预测未来的数值。
eviews软件操作应用,有详细说明
当前样本区间是指用于统计操作的样本观测点范围， 它小于或等于工作文件的范围。 过滤器是用于选择一些对象显示在工作文件窗口中的 规则，默认为“*”， 表示显示全部对象，如“e*” 则表示在工作文件窗口中显示名字以“e” 开头的对象。 默认方程表示最近估计过的方程，该工作文件中没有 创建过方程则显示“None”。可以双击这些标签打开相 应的对话框或窗口进行修改。
数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测、模 拟
包括线性、非线性单一方程模型、联立方程模 型、时间序列模型、动态回归模型、分布滞后 模型、向量自回归模型、误差修正模型、离散 选择模型，以及多种估计方法
一、工作文件的建立
EViews窗口 EViews工作机制 工作文件的创建
EViews窗口
菜单项ts
图标
对象类型名称及说明
Series（序列）：用于保存时间序列数据或截面数据 Group（组）：序列或者表达式的集合，不含实际数据 Scalar（标量）：用于保存单个数值 Equation（方程）：用于单方程的估计、检验和预测等 System （系统）：用于联立方程的估计和检验等 Model（模型）：用于联立方程的预测和模拟等 Graph（图表）：用于代表图形 Matrix（矩阵）：用于代表矩阵（二维数组） Pool （数据池）：用于面板数据（包含时序和截面数据）的估计和检 验等 Sample（样本区间）：用于定义样本区间 Coef（系数向量）：用于代表方程或系统的系数 SSpace （状态空间）：用于动态系统的估计、检验等 SYM (Symmetric Matrix) （对称矩阵）：用于代表对称矩阵 Table （表格）：表格 Text （文本）：文字 VAR (向量自回归)：用于向量自回归或误差修正模型 Vector （列向量）：用于代表列向量（一维数组） RowVector （行向量）：用于代表行向量（一维数组）
Eviews11章VAR模型和VEC模型讲课讲稿
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
VAR模型中AR根的图
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立 VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 Granger因果检验的 原假设是 H0：变量x不能Granger引起变量y 备择假设是 H1：变量x能Granger引起变量y
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
4. VAR模型的检验 VAR模型的滞后结构检验 （1）AR根的图与表 如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内， 则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1， 即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR 模型不稳定，则得到的结果有些是无效的。
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
2.结构VAR模型（SVAR）
结构VAR是指在模型中加入了内生变量的当期值，即解释变 量中含有当期变量，这是与VAR模型的不同之处。 下面以两变量SVAR模型为例进行说明。
xt=b10 + b12zt +γ11xt-1 +γ12 zt-1 + μxt zt=b20 + b21xt +γ21xt-1 +γ22 zt-1 + μzt 这是滞后阶数p=1的SVAR模型。其中，xt和zt均是平稳随机 过程；随机误差项μxt和μzt是白噪声序列，并且它们之间不相 关。系数b12表示变量的zt的变化对变量xt的影响；γ21表示xt-1 的变化对zt的滞后影响。该模型同样可以用如下向量形式表 达，即
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① 常数或线性趋势项不应包括在 Exogenous Series
的编辑框中。对于 VEC模型的常数和趋势说明应定义在 Cointegration栏中。
② 在 VEC模型中后间隔的说明指一阶差分的滞 后。例如，滞后说明“ 1 2”将包括 VEC模型右侧的变量 的一阶差分项的滞后，即 VEC 模型是两阶滞后约束的
和 Short-Run Pattern按钮，并在相应的编辑框
中填入模版矩阵的名字。
13
脉冲响应分析
※ VAR窗口 ※ VIEW ※ impulse response
14
方差分解
※ VAR窗口 ※ VIEW ※ variance decomposition
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协整检验及VEC
协整检验 ：请点说明 情形一：不协整 请点：软件操作
滞后设定是指在辅助 回归中的一阶差分的 滞后项，不是指原序 列。例如，如果在编 辑栏中键入“ 1 2”， 协整检验用yt 对 yt-1， yt-2 和其他 指定的外生变量作回 归，此时与原序列 yt 有关的最大的滞后阶 数是3。对于一个滞 后阶数为1的协整检 验，在编辑框中应键 19 入“0 0”。
29
(3) C的第一个指标是 VEC的方程序号，第二个指标是
说明没长期稳定关第，可以做：请点VAR模型 情形二：协整 请点VEC模型在 EViews软件中的实现
16
协整检验
说 明
◎VAR与VEC关系是：VEC是有协整约束（即有长期稳定关系）的VAR模型，多用于
具有协整关系的非平稳时间序列建模 高铁梅 计理分析方法与建模 第2版 P295 ◎协整检验仅对非平稳序列（单整数相同）有效 注：如有 2阶单整，其他是一阶单整，则可将2阶单整原序列差分或取对数，生成新序 列，再与其他一阶单整序列进行协整检验 ◎ 协整要进行序列平稳性（单位根）检验，只有满足单整数相同的非平稳序列才能进 行协整检验 ◎ 原：不存在协整关系
Objects/New Object/选中Matrix-Vector-Coef ，填写矩阵名称：A或B或
二
填写矩阵并保存 填写规则见：填写原则
12
构建 SVAR模型 （第二步：估计SVAR）
说 明 ◎ 从 VAR对象窗口的菜单中选择 ◎ Procs/Estimate Structural Factorization ◎ SVAR Options的对话框中，击中Matrix按钮
2
VAR/SVAR建模
第一步：请点建立初始VAR 第二步：请点初始VAR模型检验 第三步：请点确定最终的VAR 第四步：请点在最终的VAR基础上建立SVAR （可做可不做，建议做）. 第五步：请点以第三步VAR或是第四步SVAR的 为基 础做脉冲分析及方差分解
3
第一步初始VAR建模
◎序列要求：没有任何要求 处理序列与否，撑握如下原则： 原则一：处理序列目的是使VAR稳定，只有当VAR不稳定是才考虑处理序列 原则二：不要做I（2）向I（0），结果不好解释，这样处理能使VAR稳定，也 放弃建模 注一：VAR稳定是指VAR的AR根均小于1（在单位圆内），因为稳定VAR模型 定，满足脉冲分析及方差分解所需条件（见高铁梅 计量分析方法与建模 第 2 版 P301）。 注二：由于稳定序列构建的VAR容易达到稳定性要求，而夹杂了不稳定序列难 以使 VAR稳定，所以有的书上直接讲VAR建模是要求序列平稳 注三：处理方法是差分或是取对数 注四：序列稳定与否均可建立VAR（VAR可能稳定也可能不稳定，不稳定的序 列没有任何价值，所有我们最终是要建立一个稳定的VAR，进一步做脉冲及 方差分解） ◎滞后阶数：任意设（因为初始VAR建立后要进行检验，以确定真正的滞后阶 数，以便在最终的VAR模型中引入正确的滞后阶数） ◎所有序列均视为内生的，除非你已知哪些是外生（初始VAR建立后要进行因 果关系检验，确定哪些变量为外生变量引入最终的VAR模型） 软件操做请点软件操做：建立最初的VAR
C包含短期参数矩阵 （一阶差方项滞后的系数）。 (1) A的第一个指标是 VEC的方程序号，第二个指标是 协整方程的序号。例如，A(2,1) 表示： VEC的第二个方程 中的第一个协整方程的调整系数。
(2) B的第一个指标是协整方程序号，第二个指标是协 整方程的变量序号。例如， B(2,1) 表示：第二个协整方程 中第一个变量的系数。注意：这个索引与 的转置相对应。
于0.05，则该被检验的因变量外生于系统（外生变量），
应重构 VAR
7
最终VAR建模
记住VAR模型检验所得的滞后阶数 记住 VAR模型检验所得的外生变量 如果你幸运的话最初设置正确，你真历害，不用再 建模型了 如果不幸运，请利用所得信息 ◎重新构建VAR ◎重新检验VAR 不断重复直至你的模型通过三项检验（稳定性，滞 后阶数正确，外生变量与内生变量明晰）
约束矩阵A为主对角元素为1（约束个数为k
）
三
AB-型 SVAR模型至少需要
2k 2 k k 1 / 2
个约束
四
根据经济原理再在矩阵 A中至少增加
2k 2 k k 1 / 2 k 2 k
个0约束
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构建 SVAR模型 （第一步：实施约束：约束矩阵构建与填写）
一
生成矩阵
度修正的残差协方差矩阵，这是无约束的 VAR模型的对数似 然值。标有 Log Likelihood 的值是以没有修正自由度的残差
协方差矩阵计算的。这个值与协整检验所输出的值是可比较 的。
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2. VEC系数的获得
对于 VEC模型，系数的估计保存在三个不同的二维数 组中： A，B和 C。 A包含调整参数矩阵 ；B包含协整矩阵；
VEC模型在 EViews软件中的实现 1. 如何估计 VEC模型 由于 VEC模型的表达式仅仅适用于协整序列，所以应 先运行 Johansen协整检验，并确定协整关系数。需要提供 协整信息作为VEC对象定义的一部分。 如果要建立一个 VEC模型，在 VAR对象设定框中，从 VAR Type 中 选 择 Vector Error Correction 项 。 在 VAR Specification栏中，除了特殊情况外，应该提供与无约束 的 VAR模型相同的信息：
23
一旦填完这个对话框，单击 OK 即可估计 VEC 模型。 VEC模型的估计分两步完成：在第一步，从
Johansen 所用的协整检验估计协整关系；第二步，
用所估计的协整关系构造误差修正项，并估计包括 误差修正项作为回归量的一阶差分形式的 VAR模型。
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VEC模型估计的输出包括两部分。第一部分显示了
VAR窗口※ VIEW ※ LAG STRUCTURE※ AR roots table 或 AR roots graph 注：特征根均小于1时模型稳定
二：确定滞后阶数
原：滞后阶数不为j
VAR窗口※ VIEW ※ LAG STRUCTURE※ LAG LENGTH CRITERIA※填写最大阶数 注：从最大P开始检验，软件将以星号给出滞后阶数
8
在最终的VAR基础上建立SVAR（可做可不做，建议做）. 当已构建了VAR以后就可以构建SVAR模型具体
第一步：实施约束
第二步：估计S VAR 第三步：分析
9
构建 SVAR模型
（第一步：实施约束：矩阵约束填写原则文本约束，原则类同，填写有别）
（ 1）软件短期约束基于 AB-型 SVAR模型 （Ae t （ 2）关于短期约束
4
初始VAR模型检验
检验说明
对已构建的初始VAR做如： 一 AR根观察，以便确定模型的稳定性，模型不稳定则某些结果（如脉冲 响应函数的标准误差）不是有效的。 二 检验滞后阶数 三 因果关系检验（注：因果关系检验应在阶数确定后展开，如检验结果阶 数要更改，则用改正的阶数重新构建VAR后再行检验） 软件操做，请点VAR模型检验操作
VAR模型 。为了估计没有一阶差分项的 VEC模型，指定 滞后的形式为：“0 0”。
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③ 对 VEC模型常数和趋势的说明在 Cointegration 栏 （下图）。必须从5个趋势假设说明中选择一个，也必须在
编辑框中填入协整关系的个数，应该是一个小于 VEC模型 中内生变量个数的正数。
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如果想强加约束于协整关系或(和)调整参数，用 Restrictions 栏。注意：如果没在VAR Specification栏中单击 Impose Restrictions项，这一栏将是灰色的。
三：因果关系检验 原：不是因果关系
※ VAR窗口※ VIEW ※ LAG STRUCTURE※ pairwise Granger Causality Tests 注：软件对各个内生变量依次给出单个检验与联合检验，当P值大于临界水平（通常为 0.05）说明（ X外生于Y/ X 不能 Grange 引起 Y ），简单地：当联合检验 P值大
归量的一阶差分的 VAR模型。误差修正项以 CointEq1， CointEq2， …… 表 示 形 式 输 出 。 输 出 形 式 与 无 约 束 的 VAR输出形式相同。
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在 VEC模型输出结果的底部，有系统的两个对数似然值。 第一个值标有 Log Likelihood (d.f. adjusted)，其计算用自由
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协整检验在EViews软件中的实现
一 起动程序 ※ VAR对象或 Group(组)对象的工具栏中选择 ※ View/Cointegration Test… 即可。 二 填写对话窗 三 协整结果
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填写协整检验设定对话框
关于序列 假设
可选部分 关于协整 方程假设
不能确定如 何选择，则 选择此项
第一步从 Johansen过程所得到的结果。如果不强加约束， EViews将会用系统默认的能可以识别所有的协整关系的 正规化方法。系统默认的正规化表述为：将 VEC模型中 前 r 个变量作为剩余 k r 个变量的函数，其中 r 表示协整