表9-3格兰杰因果关系 LR检验结果 Dependent variable:RSP500 Excluded Chi-sq Prob. RSHANGHAI 1.349 2 0.509 A11 1.349 2 0.509 Dependent variable:RSHANGHAI Excluded Chi-sq df Prob. RSP500 25.916 0.000 A11 25.916 2 0.000
表9-3 格兰杰因果关系 LR检验结果
表9-4格兰杰因果关系 检验结果 Series:RSHANGHAI RSP500 Sample (adjusted):2001M01 2010M10 Included observations:118 after adjustments Null hypothesis:Series are not cointegrated Cointegrating equation deterministics:C Automatic lags specification based on Akaike criterion(maxlag-6) Dependent tau-statistic Prob. z-statistic Prob.* RSHANGHAI -2.924 0.138 -27.902 0.007 RSP500 -2.248 0.403 -10.724 0.306 *MacKinnon (1996)p-values
表9-4格兰杰因果关系 检验结果
9.4 向量自回归模型与脉冲响应分析 9.4.1VAR模型中的脉冲响应介绍 在很多情况下，VAR模型中的各个等 式中的系数并不是研究者关注的对象， 其主要原因就是VAR模型系统中的系数往 往非常多。 经济学家和计量经济学者经常使用 脉冲响应函数来解释VAR模型的经济学上 的含义
9.4 向量自回归模型与脉冲响应分析 9.4.1 VAR模型中的脉冲响应介绍 在很多情况下，VAR模型中的各个等 式中的系数并不是研究者关注的对象， 其主要原因就是VAR模型系统中的系数往 往非常多。 经济学家和计量经济学者经常使用 脉冲响应函数来解释VAR模型的经济学上 的含义
图9-3 EViews中VAR 脉冲响应分析的对话界面 I■pulse Responses Display Impulse Definition Decomposition Method: Cholesky Ordering: ○Residual-one unit gdpipd ffr OResidual-one std.devia ⊙Co1 esky_dof adjusted OCholesky -no dof adjust O Generalized Impulses OStructural Decomposition ○User Specifi, 确定 取消
图9-3 EViews中VAR 脉冲响应分析的对话界面
9.4.2简单脉冲响应函数 这里介绍的简单IRF包括两种形式： 一是所谓的“单位残差IRF”;另一个 是“单位标准差IRF
9.4.2 简单脉冲响应函数 这里介绍的简单IRF包括两种形式： 一是所谓的“单位残差IRF”；另一个 是“单位标准差IRF”