Mô hình var là gì

mô hình tự hồi quy var bên trên eviews, hướng dẫn bí quyết hồi quy var – Vector autoregression, đây là một mô hình hiện đại được ứng dụng nhiều trong dự báo các chỉ số có độ nhạy cao như: chỉ số cpi, chỉ số lạm vạc, giá bán cả, chỉ số index, giá kim cương, giá dầu …. Chúng là công cụ được những đơn vị khiếp tế sử dụng nhiều với rất nhiều vào dự báo khiếp tế.

Bạn đang xem: Mô hình var là gì


Mục lục bài viết


Các bước thực hiện trên phần mềm eviews

Mô hình tự hồi quy var là gì ?

Vector autorewardsion ( VAR ) là một quy mô quy trình ngẫu nhiên được sử dụng để nắm bắt các phụ thuộc tuyến tính giữa các chuỗi thời gian . Các mô hình VAR tổng quát tháo hóa quy mô tự vạc đơn biến (quy mô AR) bằng bí quyết chất nhận được nhiều hơn một biến vạc triển. Tất cả các biến trong VAR nhập mô hình theo thuộc một cách: mỗi biến tất cả một phương trình giải ưng ý sự tiến hóa của nó dựa trên các giá chỉ trị bị trễ của chủ yếu nó , những giá trị bị trễ của các biến mô hình không giống cùng một thuật ngữ lỗi . Mô hình hóa VAR ko đòi hỏi nhiều kiến ​​thức về những lực ảnh hưởng đến một biến như các quy mô cấu trúc với những phương trình đồng thời: Kiến thức duy nhất cần có là một list những biến gồm thể được đưa ra giả thuyết để ảnh hưởng lẫn nhau.

Giải quyết vấn đề vào mô hình hồi quy OLS

Trong hồi quy bình phương nhỏ nhất tuyệt là hồi quy cổ định, chúng ta chỉ gồm được biến độc lập làm cho ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, trong nhiều trường nhiều ko kể chuyện biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc cùng còn biến phụ thuộc ảnh hưởng ngược lại biến độc lập, do vậy họ phải sử dụng quy mô tự hồi quy var để ước lượng sự ảnh hưởng của chúng.

Hiện tại xung quanh mô hình tự hồi quy var ra, bọn họ có thể sử dụng thêm mô hình vecto hiệu chỉnh không đúng số vecm tuyệt mô hình phân phối độ trễ adrl … để ước lượng vấn đề này.

Các bước thực hiện bên trên phần mềm eviews

Để ước lượng mô hình tự hồi quy var bọn họ có thể sử dụng nhiều phần mềm không giống nhau, điều đã tạo ra kết quả giống nhau, vào bài xích này chúng tôi sẽ sử dụng phần mềm eviews để thực hiện ước lượng.

Ttốt vì, nói bình thường tầm thường christmasloaded.com sẽ áp dụng thực tế vào số liệu thực tế để cho những bạn dễ hình dung. Chúng tôi sẽ dụng bình thường bộ dữ liệu vào phần tra cứu chuỗi cần sử dụng với đồng liên kết. Trong phần này cũng tất cả phần về chuỗi dừng cùng đồng liên kết các bạn muốn hiểu rõ vui mắt coi lại bài xích này, chúng tôi thực hiện trê phần mềm stata, buộc phải tương đối dễ hiểu hơn là phần mềm views.

Vì vậy, chúng ta sẽ khảo sát: GIADV = KCACH + SLAU

Giá đơn vị = khoảng biện pháp + số lầu.

Đây là bộ dữ liệu, bản thân trích các biến ra để phục vụ bài xích này, đó là dữ liệu về những tính giá nhà. ( Các bạn cũng chẳng cần quan tâm)

Bước 1: Kiểm tra các dữ liệu đưa vào đã dừng ( ổn định) hay chưa ?

Mình nhắc lại là những bạn bắt buộc xem lại bài xích cách tính chuỗi dừng.

Xem thêm: Status - Phá Thai Bằng Thuốc Dùng Cho Tuổi Thai Nào

Mở biến > Menu View > Unit Root Test

Ta coi biến GIADV

*

ta bao gồm chuỗi GIADV đã ổn định lúc không cần không nên phân

Còn biến khoảng cách

*

Dữ liệu KCACH đã ổn định Khi sai phân bậc 1.

Cuối cùng ta coi dữ liệu SLAU

*

Trong dữ liệu SLAU thì đã dừng không cần không đúng phân.

Vì vậy, bọn họ gồm biến KCACH phải không đúng phân bậc 1 để ổn định, Như vậy bọn họ không thể như thế nào áp dụng được mô hình hồi quy ols được; Nên chúng ta sử dụng quy mô tự hồi quy var để áp dụng vào quy mô.

Bước 2: Lựa chọn lag phù hợp đến tế bào hình

Trong bảng kết quả hồi quy var ta chọn

View > Lag Structure > Lag lenght criteria

*

Cách chọn lag các bạn có tác dụng như sau: trong hình những mặt hàng như thế nào tất cả dấu (*) là có lag ở đó, nếu vào quy mô họ có nhiều (*) thì chọn AIC nhỏ nhất. Với điều kiện này thì quy mô chúng ta lag phù hợp là 5.

Chúng ta có độ trễ lag rồi, giờ họ chạy quy mô tự hồi quy var

Bước 3: Chạy mô hình VAR bên trên views

Quiông chồng > Estimate VAR

Mục VAR type chọn: Standard VAR

Trong hộp thoại Endogenous: Chúng ta đưa những biến GIADV DKCACH SLAU vào

Chổ Lag tao chọn 1 -5

Crúc ý tạo biến DKCACH: genr DKCACH = d(KCACH)

*

Ta được kết quả hồi quy var như trên.

Lúc được kết quả như bên trên chúng ta chưa thể sử dụng được, mà họ cần kiểm định thêm vài thứ:

Bước 4: Kiểm định Granger

*

Sau lúc kiểm định Granger thì chúng ta chỉ gồm sự tác động qua lại giữa GIADV với SLAU.

Xem thêm: Nghĩa Của Từ Backward Là Gì ? Backward Là Gì, Nghĩa Của Từ Backward

Bước 5: Kiểm định phân dư bao gồm bị tự tương quan liêu không ?

*

Từ kiểm định bên trên thì dữ liệu của chúng ta gồm tự tương quan

Bước 6 kết quả hồi quy var

Chúng ta giả sử dữ liệu của bọn họ không bị không nên phạm gì hết bọn họ có kết quả như sau:

Trên đây là một ví dụ về mô hình tự hồi quy var, bởi vì dự liệu để áp dụng quy mô này họ cần phải đưa những biến gồm độ nhạy cao vào như nói ở bên trên, do gấp thừa đề xuất công ty chúng tôi ko chuẩn bị được dữ liệu tốt, nên kết quả hồi quy ko được đẹp, (Cửa Hàng chúng tôi lấy ngẫu nhiên từ bộ dữ liệu đang làm) buộc phải chúng ta cần phải xử lý lại dữ liệu./.


Chuyên mục: Hỏi Đáp