计量模型——面板向量自回归模型（PVAR模型）操作全过程
首先，准备工作至关重要。导入并整理你的Excel数据，确保其已转化为面板格式，个体变量采用long格式，时间变量设为float类型。然后，确认数据的面板结构，并进行描述性统计，同时进行平稳性检验，这一步通常使用LLC和IPS方法，检验原假设——数据是否平稳。P值越小，说明数据的非平稳性越弱，我们希望看到一个支持平稳性的结果。
接着，我们要进行协整检验，确保变量间存在同阶单整性。Kao、Pedroni和Johansen方法是常用的检验工具，通过xtcointtest命令执行，这一步对于模型的稳健性至关重要。
确定PVAR模型的滞后阶数是接下来的挑战。使用pvar2命令，如"pvar2, lag(5)"，进行阶数选择。为了验证变量间的因果关系，我们执行格兰杰因果检验，一般使用卡方统计量，如"pvar2, lag(number) granger"。
在估计模型参数和分析响应时，GMM（广义方法-of-moments）是首选，通过"pvar2, lag(5) irf(10)"，你可以得到系数估计和脉冲响应分析的结果，帮助我们理解变量间的动态影响。
最后，方差分解（variance decomposition）是模型完整性的体现，通过"pvar2, lag(5) decomp(30)"，我们可以更深入地理解变量间的交互和贡献。然而，初学者在实施过程中可能会遇到问题，经管论坛是一个极好的求助平台，里面的专家和经验分享能够为你提供宝贵的帮助。
PVAR2包的使用需要你自行获取和安装，这一步虽然看似繁琐，但一旦熟悉，它将成为你研究过程中强有力的助手。记住，实践是检验真理的唯一标准，一步步地探索，你将逐渐掌握PVAR模型的魔力。
计量模型——面板向量自回归模型(PVAR模型)操作全过程
在学术研究中，面板数据和面板向量自回归模型（PVAR模型）的应用是常见的统计工具。对于新手如我，主要依赖于网络资源，如百度、经管之家和专业公众号，尤其是连玉君老师的PVAR2包，将其放置在ado——base——p文件夹中，这为模型操作提供了关键支持。PVAR模型的实施过程包括多个关键步骤，下面将逐一解析。...
PVAR模型
让我们深入探讨一下计量经济学中的璀璨明珠——面板向量自回归模型（PVAR），一个强大的工具，它在经济分析中发挥着不可或缺的作用。PVAR模型，顾名思义，是Panel Data（面板数据）与Vector Autoregression（向量自回归）的巧妙结合，为复杂经济系统的动态关联提供了深入洞察。首先，我们来理解PVAR模型的基本...
面板数据模型估计一般要做哪些步骤
步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。步骤二：协整检验...
面板var模型适用范围
VAR模型，VectorAutoRegression，向量自回归模型。主要用于相互有影响的时间序列系统的建模。用来分析某个冲击对这个系统的影响。VAR模型是联立方程组模型的替代模型，避免了联立方程偏倚的问题。VaR模型即在险价值模型，经常用来衡量风险。VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有...
SPSS—常用计量经济模型汇总\/附案例教程
通过GARCH(1,1)-norm模型，我们确保数据的稳定性和ARCH效应，通过极大似然值和AIC选择最佳模型。格兰杰因果检验则探讨变量间的因果关系，如公司产品销售额与投资额，前者可能是后者的驱动因素。VAR向量自回归模型则适用于处理多个相关变量的动态关系，是宏观经济分析的得力助手。在制造业、农业和旅游业的互动...
截面数据可以用var模型
该说法正确。截面数据可以用var模型。VAR模型（Vector Autoregression，向量自回归）是一种常用的时间序列模型，用于分析一个或多个自变量的长期影响。在某些情况下需要使用面板数据模型，如面板VAR（Panel Vector Autoregression，面板向量自回归）或面板VAR模型的变种，如PVAR（Panel Vector Autoregression，面板...
面板数据分析方法总结
和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期...
Eviews能做面板数据的向量自回归吗?
不行，目前，只有stata可以做面板向量自回归，好pvar，但软件没有现成命令，要下载pvar文件，然后才行。
截面数据模型的stata命令和面板数据一样吗
不一样面板数据模型有以下几个优点:第一,Panel Data 模型可以通过设置虚拟变量对个别差异(非观测效应)进行控制;第二,Panel Data 模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合,增加了自由度,减少了解释变量之间的共线性,从而改进了估计结果的有效性;第三,Panel Data模型是对同一截面单元集的重复观察, ...
手把手教您利用几何画板向量控制图形移动
具体制作步骤如下：1.打开数学课件制作工具几何画板，新建一个空白文件，在工作区中画一个△ABC，另画一条线段DE，在DE 上画一个点F；图1：画几何图形2.用“选择”工具依顺序选中点D、F，执行“变换”——“标记向量”命令，标记一个从D 到F 的向量，用来做后面平移的标准；图2：执行标记向量...
永剂达肝： 向量自回归模型(简称VAR模型)是一种常用的计量经济模型, 由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.它是AR模型的推广 VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归. VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系,而不带有任何事先约束条件
汉阳区19624545726： sims 向量自回归模型出自哪里 - ？
永剂达肝： 向量自回归模型,英文名称:autoregressive model (简称 自回归模型 VAR模型)是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出. 定义:利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型.
汉阳区19624545726： 面板数据的计量经济分析的图书目录 - ？
永剂达肝： 第1章 面板数据计量经济分析概述 §1.1 面板数据及其应用研究 §1.2 静态面板数据计量经济学理论研究 §1.3 动态面板数据计量经济学理论研究 §1.4 面板数据的单位根检验研究 §1.5 面板数据的协整检验研究 第2章 面板数据及其回归模型 §2.1 面板...
汉阳区19624545726： 面板向量自回归模型stata中用什么命令 - ？
永剂达肝： 面板向量自回归命令是xtvar或者pvar
汉阳区19624545726： 向量自回归模型的问题 - ？
永剂达肝： 你的这个有好几个变量,是不是应该建多元回归模型啊? 自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归.在eviews中,可以做MA模型、AR模型和ARMA模型.一个变量建立自回归的时候,首先观察一个变量的线图是否平稳,如果发现没有趋...
汉阳区19624545726： 计量经济学中的ardl是什么意思 - ？
永剂达肝： 计量经济学中的ardl是自回归分布滞后型. ARDL的长期关系是通过ECM的F值(伴随的P值)开看的.EG是协整里常用的,且多用于两变量,并且对同阶单整有要求的.两者结果未必一样的. 向量自回归模型,它是AR模型的推广. 这个概...
汉阳区19624545726： 什么是VAR模型 - ？
永剂达肝： 向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量. VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数.例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般...
汉阳区19624545726： 时变参数向量自回归模型主要应用于哪些方面 - ？
永剂达肝： AR和多元线性回归的本质区别就在于确定各变量关系的时候是否严格确定外生变量和内生变量.即方程关系的表达形式,而VAR属于多方程分析. 在多元线性回归分析中,方程左边是严格的因变量,方程右边的多个变量也是严格定义为自变量,而且自变量之间不存在自相关和线性关系,多元 回归分析只是一元回归的简单扩展,属于单方程分析吗
汉阳区19624545726： 如何用R做向量自回归模型 - ？
永剂达肝： 请问如何用R做向量自回归模型(VAR) 要实现以下的几个步骤,数据集已经有了,请高手们可以介绍下相关的函数吗? halfyear_vector=data.frame(hsi_ir_h_ts,cenlhkl_ir_h_ts,m2_h_ts,ue_h_ts,cpi_h_ts,exp_h_ts,gdp_h_ts) halfyear_vector=ts(...
汉阳区19624545726： 请教面板Logit模型具体如何操作 - ？
永剂达肝： 如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书:王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京:高等教育出版社,2001.浏览一下这三本书的相关内容,你基本上可...
