拓端tecdat|R语言实现向量自回归VAR模型

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2980

澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划,其中包括2008年12月的现金支付,恰逢圣诞节支出。因此,零售商报告销售强劲,经济受到刺激,收入增加了。

VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说,它们不是建立在一些经济学理论的基础上。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量,这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此,VAR在几种情况下都很有用:

  1. 预测相关变量的集合,不需要明确的解释;

  2. 测试一个变量是否有助于预测另一个变量(格兰杰因果关系检验的基础);

  3. 脉冲响应分析,其中分析了一个变量对另一个变量的突然但暂时的变化的响应;

  4. 预测误差方差分解,其中每个变量的预测方差的比例归因于其他变量的影响。

示例:用于预测消费的VAR模型

 VARselect(uschange\[,1:2\], lag.max=8,

type="const")\[\["selection"\]\]

#> AIC(n) HQ(n) SC(n) FPE(n)

#> 5 1 1 5

R输出显示由vars包中可用的每个信息标准选择的滞后长度。由AIC选择的VAR(5)与BIC选择的VAR(1)之间存在很大差异。因此,我们首先拟合由BIC选择的VAR(1)。

var1 <- VAR(uschange\[,1:2\], p=1, type="const")

serial.test(var1, lags.pt=10, type="PT.asymptotic")

...

与单变量ARIMA方法类似,我们使用Portmanteau测试残差是不相关的。VAR(1)和VAR(2)都具有一些残差序列相关性,因此我们拟合VAR(3)。

...

serial.test(...)

#>

#> Portmanteau Test (asymptotic)

#>

#> data: Residuals of VAR object var3

#> Chi-squared = 34, df = 28, p-value = 0.2

该模型的残差通过了序列相关的测试。VAR(3)生成的预测如图 所示。

forecast(var3) %>%...

图 :消费和收入的VAR预测


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