EViews软件构建VAR模型与协整、因果检验实操指南

资源摘要信息:"本资源提供了关于VAR模型构建、绘制时序图、对数化处理、单位根检验、一阶差分、约翰森协整检验、格兰杰因果检验和平稳性检验的详细方法和参数估计的知识。文件包含了实验目的、实验类型、实验原理和实验要求，要求使用Eviews软件进行操作，以分析美国取暖用油市场数据（包括价格、产量和存货量）并构建VAR模型。本资源还包括了数据处理和实验步骤的分析结果。" 知识点： 1. VAR模型的构建：向量自回归（VAR）模型是一种统计模型，它捕捉了多个时间序列数据中各个变量之间的线性关系。VAR模型可以用于预测相互联系的时间序列系统以及分析冲击对变量系统随时间变动的影响。在Eviews软件中构建VAR模型需要先对数据进行必要的预处理，如平稳性检验、确定最优滞后阶数等。 2. 绘制时序图：时序图是时间序列数据的图形化表示，可以直观地观察数据随时间变化的趋势、周期性和季节性等特征。在Eviews中，可以使用内置的图表工具来绘制时序图，以辅助理解数据特征和趋势。 3. 对数化处理：对时间序列数据进行对数化处理，可以稳定数据的波动性和方差，减少潜在的异方差性。对数化还可以帮助线性化可能存在的非线性关系，使数据更加符合线性模型的前提假设。 4. 单位根检验：单位根检验是用来检测时间序列数据是否平稳的一种方法。非平稳时间序列通常含有单位根，其统计特性随时间变化而变化。常见的单位根检验方法包括ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验、PP（Phillips-Perron）检验等。单位根检验对于后续的数据建模至关重要，因为大多数时间序列模型都要求数据是平稳的。 5. 一阶差分：一阶差分是指将时间序列数据中的每一个观测值减去它前一个观测值的操作。该方法经常用于去除时间序列数据的非平稳性，特别是趋势项。通过差分，可以将非平稳序列转化为平稳序列。 6. 约翰森协整检验：约翰森协整检验（Johansen Test）是一种用于检验多变量之间是否存在协整关系的统计方法。协整意味着尽管单个时间序列是非平稳的，但它们的某种线性组合可以是平稳的。约翰森检验能够在VAR模型中同时处理多个方程，比传统Engle-Granger方法更适合处理多变量协整关系。 7. 格兰杰因果检验：格兰杰因果检验（Granger Causality Test）是由克里夫·格兰杰（Clive Granger）提出的检验方法，用于判断一个时间序列是否可以作为另一个时间序列预测的有用信息源。即如果一个时间序列通过过去值可以预测另一个时间序列的当前值，则称前者格兰杰导致后者。 8. 平稳性检验：平稳性检验是指对时间序列数据的统计特性是否随时间变化进行检验。平稳时间序列的均值、方差和自协方差不随时间变化，这是许多时间序列分析方法的前提假设。 9. 参数估计：在构建VAR模型后，需要估计模型中的参数，即确定每个变量对其他变量的影响系数。参数估计通常利用最大似然估计法（MLE）进行。 实验类型为综合性实验，意味着实验不仅需要理论知识的应用，还需要实际操作技能，特别是在使用Eviews软件这一强大的计量经济分析工具上。 实验原理涉及协整检验、格兰杰因果检验和VAR模型的结构。协整关系表明，尽管单个变量可能表现出非平稳的随机趋势，但是它们的某种组合却可能是平稳的，这种现象在经济和金融数据分析中非常普遍。 实验要求深入理解并掌握Johansen协整检验和格兰杰因果检验的基本方法，以及利用Eviews软件构建VAR模型的正确步骤。实验采用1979年1月至1988年6月的美国取暖用油市场数据作为分析对象，其中包含价格、产量和存货量三个变量。实验的目的是确定VAR模型的最大滞后阶数，并使用3阶滞后设定进行建模，最后记录操作步骤和详细分析结果。