vecm模型，vecm中模型調(diào)整系數(shù)一定要為負數(shù)嗎

來源：整理時間：2023-07-26 13:35:20 編輯：好學習手機版

1，vecm中模型調(diào)整系數(shù)一定要為負數(shù)嗎

別輸入內(nèi)變量外變量即

我也不確定，還是看看專業(yè)人士怎么說。

vecm中模型調(diào)整系數(shù)一定要為負數(shù)嗎

2，如何選擇VECM模型里的協(xié)整方程

這兩者的區(qū)別不是長期和短期的關系。是有沒有協(xié)整和單位根的區(qū)別。但是個人經(jīng)驗來說，VAR的短期制約和長期制約都比VECM要優(yōu)秀。

任務占坑

如何選擇VECM模型里的協(xié)整方程

3，vecm模型的變量輸入順序不一樣有什么影響

期待看到有用的回答！

如果是只有兩個變量的，應該是負數(shù)，多于兩個的，可以是正數(shù)，不知道如何理解，我做的一些兩個變量的模型，出現(xiàn)的是正數(shù)，不過是用VECM做的，不知道這和

vecm模型的變量輸入順序不一樣有什么影響

4，請教關于var和vec滯后期選擇的問題

里面是讓你填寫內(nèi)生變量的滯后階數(shù)。在VAR中通常一個方程的被解釋變量（及其滯后項）在另一個方程中是解釋變量，這就涉及到一個滯后階數(shù)的問題。因為滯后階數(shù)越多，需要估計的參數(shù)就越多，這就影響到自由度。滯后階數(shù)的增加會在一定程度上提高...

這是因為vecm模型是有協(xié)整約束的var模型，而vecm模型其實使用了var模型的一階差分形式，相當于已經(jīng)滯后了一階，如果原var模型是3階，則vecm模型則是3-1階。

5，誤差修正模型的結構

為了便于理解，我們通過一個具體的模型來介紹它的結構。假設兩變量X與Y的長期均衡關系為:Yt = α0 + α1Xt + μt由于現(xiàn)實經(jīng)濟中X與Y很少處在均衡點上，因此實際觀測到的只是X與Y間的短期的或非均衡的關系，假設具有如下(1,1)階分布滯后形式該模型顯示出第t期的Y值，不僅與X的變化有關，而且與t-1期X與Y的狀態(tài)值有關。由于變量可能是非平穩(wěn)的，因此不能直接運用OLS法。對上述分布滯后模型適當變形得： (**) , 式中，λ = 1 ? μ，，如果將（**）中的參數(shù)，與Yt = α0 + α1Xt + μt中的相應參數(shù)視為相等，則（**）式中括號內(nèi)的項就是t-1期的非均衡誤差項。（**）式表明：Y的變化決定于X的變化以及前一時期的非均衡程度。同時，（**）式也彌補了簡單差分模型ΔY1 = ΔXt + vt的不足，因為該式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y的值已對前期的非均衡程度作出了修正。(**) 　稱為一階誤差修正模型(first-order error correction model)。（**）式可以寫成：其中:ecm表示誤差修正項。由分布滯后模型知：一般情況下|μ|<1 ，由關系式μ得0<λ<1。可以據(jù)此分析ecm的修正作用：(1)若(t-1)時刻Y大于其長期均衡解α0 + α1X，ecm為正，則(-λecm)為負，使得ΔYt減少；(2)若(t-1)時刻Y小于其長期均衡解α0 + α1X，ecm為負，則(-λecm)為正，使得ΔYt增大。（***）體現(xiàn)了長期非均衡誤差對的控制。　需要注意的是：在實際分析中，變量常以對數(shù)的形式出現(xiàn)。其主要原因在于變量對數(shù)的差分近似地等于該變量的變化率，而經(jīng)濟變量的變化率常常是穩(wěn)定序列，因此適合于包含在經(jīng)典回歸方程中。于是:(1)長期均衡模型Yt = α0 + α1Xt + μt中的α1可視為Y關于X的長期彈性（long-run elasticity）(2)短期非均衡模型中的β1可視為Y關于X的短期彈性（short-run elasticity）。更復雜的誤差修正模型可依照一階誤差修正模型類似地建立。

原發(fā)布者:人生_浮萍_10.4向量誤差修正模型（VECM）10.4.1VECM的表達形式對于含有n個變量的VAR模型，當對應的矩陣的秩介于0和n之間的時候，即0rn，這n個變量之間存在r個協(xié)整關系。讓我們定義一個r維的矩陣B，其中B的列含有(nr)個不同的線性獨立協(xié)整向量，所以rank(B)r。從長期來看，即所謂的均衡狀態(tài)或者靜止狀態(tài)，這樣的關系精確地存在，所以在長期，我們有：ZtBYt0然而，從短期來看，例如對于每個確定的時刻t，都存在偏離協(xié)整關系BYt的成分。這種偏離代表了這些長期關系在短期內(nèi)的一定程度的非均衡狀態(tài)，所以偏離成分一般被稱為誤差。AZt1ABYt1促使Yt增加或者因此，減少，從而使得BYt朝著它的長期均值移動(長期均值為0，為什么?)。這種增加或者減小的變化，實際上是一種調(diào)整，所以稱為誤差修正。因為這里我們研究的對象是VAR模型，所以VECM的名字由此而來。根據(jù)定義，矩陣A衡量了Yt中每個變量是如何調(diào)整，從而回復到長期的均衡關系的水平上。所以，矩陣A經(jīng)常被稱為調(diào)整系數(shù)。另外，在實踐中，經(jīng)常對協(xié)整向量B進行標準化。10.4.2VECM模型的演示1）兩個變量的VAR（1）模型的VECMy1t0.41.5y1,t11ty0.21.5y2,t12t2t在這個例子中，0.61.50.20.5使y1t的系數(shù)為1