在EViews中建立VAR模型

在EViews中创建VAR模型是一个简单而关键的过程，以下是一系列步骤，帮助你顺利完成此任务。首先，打开EViews软件并加载你的工作文件，接着在工作区中找到VAR模型对象。一旦找到，浏览VAR模型的估计结果，包括方程的系数、截距和残差。随后，生成一个简洁的副标题，总结模型的主要特征或结论。最后，将这个副标题添加到EViews中，为你的VAR模型提供清晰而有力的概述。这些步骤将帮助你高效地操作EViews中的VAR模型，为经济和统计分析提供有力支持。

VAR模型eviews操作步骤

一、平稳性检验

         在进行平稳性检验时，首先对Ex进行单位根检验。分别对截距项、趋势项以及无截距和趋势项的情况进行检验。如果在这三种情况下均拒绝原假设，即存在单位根，那么可以认为序列不平稳。检验顺序一般为先截距项，再趋势项。下图为相应检验的参数设置：

         参数设置完成后得到结果：

       在进行VAR模型后，若发现数据不平稳，进行一阶差分处理。在进行单位根检验时，只需有一项拒绝原假设即可认为数据平稳。

       然后我们再进行一阶检验：

        得到一阶检验结果：

经过一阶差分处理后，可以观察到数据的平稳性。同样，对于变量zb进行检验和调整后，也得到了一阶平稳的结果。

二、格兰杰因果检验

在确保数据平稳后，进行格兰杰因果检验时，需通过按住Ctrl键选择两个变量，然后点击“组打开”进行相应操作。

        亦或者直接点击任务栏中QUICK下的格兰杰因：

        进行格兰杰因果检验表明，Zb对Ex的因果关系被拒绝，而Ex对Zb的因果关系被接受。

        格兰杰因果检验结果显示Zb对Ex的因果关系被拒绝，同时Ex对Zb的因果关系也被拒绝。

        两个变量之间的格兰杰因果检验均被拒绝，从第三期开始呈现趋于稳定的趋势。这表明Ex的发展促进了Zb的发展，同时Zb的发展也促进了Ex的发展。

三、VAR模型

        在VAR模型中，关注滞后阶数的选择，不强调变量的显著性，而是以AIC和SC为主要指标。在主窗口中，重点考虑AIC和SC的数值，以此确定最适合的滞后阶数。

       在命令窗口输入VAR并回车，或者直接在主窗口进行相关设置，都将呈现以下界面，其中重点关注AIC和SC以确定最合适的VAR模型滞后阶数。

       在默认的滞后两阶的VAR模型设置下，点击确定后进入结果界面，重点关注AIC和SC的值。为了确定最佳模型，需要尝试不同的滞后阶数，直到AIC和SC的值最小为止。

       在本例中，经过试探，发现滞后5期时AIC和SC的值最小。然而，在最终确定模型之前，还需要进行单位根检验。在滞后5期的VAR模型结果中，通过在View下点击相应选项，进行单位根检验

        这样我们就可以得到滞后结果：

       观察单位根检验结果，发现在滞后4期和滞后5期的模型中，有点落在单位圆外，表明模型不稳定。

       然而，在滞后3期的模型中，所有点均落在单位圆内，因此认为滞后3期的VAR模型相对较为稳定。

       最大滞后阶数确定为3，并将常数项作为外生变量，得到了VAR模型的参数估计结果。

四、方差分解

        VAR模型中的方差分解是一种分析内生变量结构性冲击贡献度的方法。以多个行业产品需求变动对钢铁行业的影响为例，如建材、汽车、机械、家电行业。方差分解可揭示各行业需求变动对钢铁行业需求变动的相对贡献。例如，如果建材、汽车、机械、家电行业在某一时点的贡献率分别为10%，12%，16%，20%，则表示在该时点，钢铁行业需求的变动中，10%来自建材行业的需求变动，12%来自汽车行业的需求变动，以此类推。

        这种结果通过百分比表示，提供了对结构性冲击来源的直观理解。在模拟中，可以进一步分析这些贡献率的变化，以更全面地了解各行业对钢铁行业需求变动的影响。

       标准差的计算方法（左下）： 在左下部分，标准差的计算通常采用对角元素平方根的方式，表示变量的离散程度。

       分解变量（右上）： 右上部分展示了每个内生变量在方差分解中的贡献，通过这些贡献可以了解各变量对总方差的影响程度。

       方差分解的方法，1.克列斯基分解法2.结构分解法（右下）： 右下部分说明了两种常用的方差分解方法，即克列斯基分解法和结构分解法，它们用于解析内生变量之间的关系。

       方差分解的顺序（右下）： 同样在右下部分，解释了方差分解的顺序，即按照默认结果的顺序逐步展示各内生变量对总方差的解释。

       按照默认的结果，可以得到以上这些信息，进一步了解内生变量之间的关联和各自对整体方差的贡献。

      通常，我们更关注数据的展示，因此在Display Format框中选择Table，以表格形式呈现方差分解的详细数据。这能够提供更清晰、具体的数值结果，有助于深入了解内生变量之间的关系和各自对总方差的贡献。

      Ex的方差分解以Ex为主题。在这个分析中，以Ex为对象，我们发现Ex同样受自身的影响较大，尤其在第10期时，Zb对其影响较大。另一方面，Zb在方差分解中显示出对自身的贡献较大。