北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2014
年
摇
第
4
期
为了避免数据异方差性对模型解释性的影
响
,
对原数据序列取自然对数形式
,
并分别将其设
定为
LnODI
、
LnOPEN
、
LnGNI
和
LnR
。
2郾
平稳性检验
VAR
模型设定的有效性和稳定性在一定程
度上取决于所用研究数据的平稳性
,
如果选取不
当将会影响
VAR
模型的现实解释力
。
鉴于上述
可能出现的不良情况
,
本文采用
ADF
平稳性检验
方法对模型数据原序列及其一阶差分序列进行平
稳性检验
,
检验结果见表
1。
表
1摇 VAR
模型变量的
ADF
检验结果
变量
检验类型
ADF
检验值
5
%
水平下的临界值 结论
LnODI
(
C
,
T
,
1
)
- 3郾 598 761
- 3郾 962 972
不平稳
D
(
LnODI
)
(
C
,
T
,
0
)
- 3郾 389 151
- 2郾 853 972
平稳
LnGNI
(
C
,
T
,
1
)
- 0郾 464 802
- 3郾 081 002
不平稳
D
(
LnGNI
)
(
C
,
T
,
0
)
- 4郾 383 647
- 3郾 072 562
平稳
LnOPEN
(
C
,
T
,
1
)
- 0郾 725 845
- 3郾 052 169
不平稳
D
(
LnOPEN
)
(
C
,
T
,
0
)
- 4郾 937 924
- 3郾 065 585
平稳
LnR
(
C
,
T
,
1
)
- 1郾 610 230
- 2郾 960 411
不平稳
D
(
LnR
)
(
C
,
T
,
0
)
- 4郾 497 198
- 2郾 963 972
平稳
摇 摇
注
:
检验类型中的
C
、
T
、
K
分别表示单位根平稳性检验中的常数项
、
时间趋势项和滞后阶数
;
D
表示原序列对数的一
阶差分形式
。
摇 摇
检验结果显示
,
变量
LnODI
、
LnGNI
、
LnOPEN
和
LnR
在
5
%
水平下的临界值均小于
ADF
检验
值
,
因此接受原假设
,
并认为变量原序列
LnODI
、
LnGNI
、
LnOPEN
和
LnR
存在单位根
,
也即变量原
序列具有非平稳性
。
经过差分处理后的变量序列
D
(
LnODI
)、
D
(
LnGNI
)、
D
(
LnOPEN
)
和
D
(
LnR
)
均
通过了
5
%
水平下的平稳性检验
,
可以以此为基
础进一步建立
VAR
模型
。
3郾 VAR
模型的建立及稳定性检验
构建
VAR
模型之前需要对模型的最优滞后
期进行设定
。
根据
AIC
或
SC
值最小准则
,
本文通
过检验包括
LR
、
FPE
、
AIC
、
SC
及
HQ
等在内的
5
个统计量值
,
最终确定了
VAR
模型的最优滞后期
数
。
检验结果见表
2。
表
2摇 VAR
模型最优滞后期检验结果
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
96郾 537 860
NA
6郾 09 伊 10
-5
- 6郾 654 329
- 6郾 794 326
*
- 6郾 623 196
1
105郾 178 600
11郾 547 630
3郾 81 伊 10
-6
- 6郾 901 386
- 6郾 632 792
- 6郾 679 327
2
113郾 403 000
11郾 204 590
*
2郾 78 伊 10
-6 *
- 7郾 583 386
*
- 6郾 524 136
- 6郾 831 736
*
摇 摇
注
:
*
表示根据相应准则选择的滞后阶数
。
摇 摇
从表
2
可以看出
,
除了
SC
准则之外
,
其余判
别标准均支持最优滞后期为
2
的选择
。
基于此检
验结果
,
本文确定构建
VAR ( 2 )
模型
,
利用
Eviews6
软件得出模型方程为
:
y
t
=
0郾 18 摇 0郾 47 0郾 43 1郾 51
0郾 22 - 0郾 09 0郾 21 2郾 65
0郾 03 摇 0郾 19 0郾 20 2郾 82
é
ë
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ù
û
ú
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0郾 01 摇 0郾 92 0郾 03 0郾 09
y
t
- 1
+
0郾 51 - 0郾 25 - 0郾 50 0郾 94
0郾 15 - 0郾 05 - 0郾 06 0郾 47
0郾 07 摇 0郾 06 摇 0郾 18 1郾 07
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ù
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0郾 40 摇 0郾 02 摇 0郾 04 0郾 43
y
t
- 2
+
0郾 10
0郾 07
0郾 15
é
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ù
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ú
ú
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1郾 60
+
着
1
t
着
2
t
着
3
t
着
4
é
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(4)
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