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复杂度结构效应模型的识别与检验

时间:2021-07-03 百科知识 版权反馈
【摘要】:复杂度结构效应模型的识别与检验_人民币汇率变动与贸易结构优化7.3.2 复杂度结构效应VAR模型的识别与检验数据的稳定性检验ADF单位根检验的结果如表7.2所示,因而采用SOP和ln的一阶差分序列,即SOP1和ln1展开VAR实证。表7.3 复杂度结构效应实证的Granger因果检验上述结果显示,我国的实际汇率变动不是我国贸易复杂度变动的Granger原因,但其相关程度较大;而我国的贸易复杂度变动也不是我国实际汇率变动的Granger原因。

复杂度结构效应模型的识别与检验_人民币汇率变动与贸易结构优化

7.3.2 复杂度结构效应VAR模型的识别与检验

(1)数据的稳定性检验

ADF单位根检验的结果如表7.2所示,因而采用SOP和ln(REER)的一阶差分序列,即SOP1和ln(REER)1展开VAR实证。

表7.2 复杂度结构VAR实证的单位根检验

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(2)VAR模型滞后结构检验

以Nerlove(1990)简单法则判断采用滞后2阶的VAR模型。

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图7.8 复杂度结构VAR实证的AR根图

采用滞后两阶的VAR模型后,获得AR根的图(图7.8)。可以看到模型所有单位根的模的倒数小于1,即位于单位圆内,模型是稳定的。(www.guayunfan.com)

(3)VAR模型序列相关检验

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图7.9 复杂度结构VAR的相关图和偏相关图

在完成VAR回归之后,提取残差序列,得到回归残差相关图与偏相关图(图7.9),确定回归模型的序列相关形式是否应包括AR项或MA项,针对VAR回归序列的残差进行的相关图检验结果显示,不存在序列相关。

(4)Granger因果检验

Granger因果关系检验检验两个变量之间,当期的一变量,能够在多大程度上被过去的另一变量解释。

表7.3 复杂度结构效应实证的Granger因果检验

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上述结果显示,我国的实际汇率变动不是我国贸易复杂度变动的Granger原因,但其相关程度较大;而我国的贸易复杂度变动也不是我国实际汇率变动的Granger原因。