R语言如何分析svar模型和var模型运行结果

在R语言中，我们可以使用不同的包来分析SVAR模型和VAR模型的结果。下面以vars包为例，介绍如何分析结果。

1. VAR模型分析结果

使用vars包中的`VAR()`函数拟合VAR模型后，可以使用`summary()`函数来查看模型的概要信息，包括模型的拟合优度、残差序列的自相关性、方差分解等信息。

例如：

library(vars)
data(Canada)
var_model <- VAR(Canada, p = 2, type = "const")
summary(var_model)

2. SVAR模型分析结果

使用vars包中的`SVAR()`函数拟合SVAR模型后，可以使用`summary()`函数来查看模型的概要信息，包括模型的拟合优度、残差序列的自相关性、结构冲击分析等信息。

例如：

library(vars)
data(Canada)
svar_model <- SVAR(Canada, p = 2, type = "const")
summary(svar_model)

在SVAR模型中，结构冲击分析可以帮助我们理解经济变量之间的因果关系以及它们对外部冲击的反应。可以使用`irf()`函数来计算结构冲击响应，并使用`plot()`函数来可视化结果。

例如：

irf(svar_model, impulse = "e", response = c("prod", "rw"), boot = TRUE, runs = 1000)
plot(irf(svar_model, impulse = "e", response = c("prod", "rw")))

以上是简单的分析结果的方法，当然，R语言中有更多的函数和包可用于更深入的分析SVAR和VAR模型运行结果。