Eviews11：VAR与VEC模型详解：理论与实践

本资源主要介绍了Eviews11中的向量自回归（VAR）模型和向量误差修正模型（VEC）的相关内容。向量自回归理论是经济时间序列分析的重要工具，用于预测和分析多个经济变量之间的动态关系。VAR模型的基础是滞后阶数为p的表达式，其形式包括内生变量、外生变量和误差项，且非限制性模型的稳定性依赖于参数矩阵的特征根位置。 VAR模型的建立通常通过Eviews软件的"Quick"选项中的"EstimateVAR…"功能进行，该界面分为"Basics"、"Cointegration"和"VECRestrictions"选项卡，其中"Basics"用于基本设定，而"Cointegration"和"VECRestrictions"选项在处理协整检验和特定模型限制时使用。模型类型可以选择无约束的VAR模型（UnrestrictedVAR）或误差修正模型(VectorErrorCorrection)，后者适用于存在长期均衡关系的情况。 结构VAR（SVAR）模型则是VAR模型的一个扩展，允许模型中包含内生变量的当前值，这对于分析变量间动态影响具有重要意义。SVAR模型的实例以二元变量为例，展示了如何通过系数矩阵描述变量间的即时和滞后影响。 Johansen协整检验是VAR模型中常用的一种统计方法，用于检查是否存在长期稳定关系，即是否存在协整向量，这对于确定VAR模型的有效性和估计精度至关重要。Eviews提供了相应的工具来执行这种检验。 本资源深入讲解了VAR模型的理论背景、构造方法、协整检验以及在Eviews中的操作流程，对于理解和应用这些高级时间序列分析技术非常有帮助。无论是学术研究还是实际经济建模，掌握VAR和VEC模型的使用都能提升数据分析的精准度和深度。