REPORTING2023WORKSUMMARY向量自回归模型课件•VAR模型的变量选择与处理•VAR模型的稳定性与预测能力•VAR模型的实践案例分析CATALOGUE•VAR模型的发展趋势与未来展望PART01向量自回归模型（VAR）简介定义与特点•定义：向量自回归模型（VAR）是一种用于分析多个时间序列变量之间相互依赖关系的统计模型。它通过将系统中的每个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来建模，以捕捉变量之间的动态关系。定义与特点考虑了多个变量的交互影特点响。适用于非平稳时间序列数通常用于政策分析和经济预测。据。VAR模型的应用场景0102经济政策分析金融市场预测用于评估不同经济政策对多个经济指标的影响。用于预测股票、债券等金融市场的动态变化。气候变化研究社会问题研究用于分析气候变化因素之间的相互用于研究不同社会现象之间的关联。关系。0304VAR模型与其他模型的比较与单变量自回归模型（AR）比较VAR模型考虑了多个变量的相互影响，而AR模型只考虑单个变量的自回归。与向量移动平均模型（VMA）比较VAR模型不仅考虑了变量的当前值，还考虑了其历史值对当前值的影响，而VMA模型只考虑了变量的当前值和误差项。与结构向量自回归模型（SVAR）比较VAR模型是一种非结构化模型，而SVAR模型则更注重变量之间的结构关系。PART02VAR模型的建立与估计模型设定模型选择010203根据研究目的和数据特性选择合适的VAR模型，确定滞后阶数。变量选择选择与经济理论或研究问题相关的内生变量，并考虑外生变量的影响。平稳性检验确保所选变量是平稳的或经过差分后平稳，以避免伪回归问题。估计方法最小二乘法通过最小化误差平方和来估计VAR模型的参数。最大似然估计法广义矩估计法利用已知数据和似然函数来估计未知参数。通过最小化预测误差的加权平方和来估计参数，适用于非平稳时间序列数据。模型检验残差检验检验残差是否为白噪声，即残差之间是否存在相关性。单位根检验诊断检验检验残差的平稳性，以确保模型的有效性。检查模型假设是否成立，如误差项的独立性、同方差性和无自相关等。PART03VAR模型的变量选择与处理变量选择的原则与标准相关性原则代表性原则选择的变量应与预测目标有较强的相关性，能够反映预测目标的变动趋势。选择的变量应具有行业或领域的代表性，能够反映该领域的主要特征。可获取性原则稳定性原则选择的变量应易于获取数据，数据质量可靠且具有连续性。选择的变量应具有相对稳定性，能够减少模型的误差。变量的预处理缺失值处理异常值处理对缺失数据进行填充或删除，确保数据完整对异常值进行识别和处理，避免对模型造成过大影响。性。数据标准化数据平稳化将数据转化为统一的标准，消除量纲和量级对非平稳数据进行差分或对数转换，使其满的影响。足模型要求。变量的平稳性检验ADF检验PP检验利用单位根检验方法，判断时间序列数据是否平稳。利用概率单位根检验方法，判断时间序列数据是否平稳。KPS检验Johansen协整检验利用Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin检验方法，判断时间序列数据是否平稳。用于检验多个时间序列之间是否存在长期均衡关系。PART04VAR模型的稳定性与预测能力稳定性检验单位根检验特征根检验残差检验用于检验VAR模型中各变量是否稳定，如果存在单位根，则模型不稳定，可能导致伪回归。通过计算VAR模型的特征根，判断其是否在单位圆内，从而判断模型的稳定性。对VAR模型的残差进行检验，如ADF检验、PP检验等，以确定残差是否平稳。预测能力评估预测误差分析1通过比较VAR模型的预测误差与实际值，评估模型的预测精度。交叉验证采用交叉验证方法评估VAR模型的预测能力，通过将数据分为训练集和测试集，比较模型在训练集和测试集上的表现。23AIC、BIC准则使用信息准则函数AIC和BIC来评估VAR模型的预测能力，选择具有最小AIC和BIC值的模型。预测误差分析误差分解将VAR模型的预测误差分解为不同来源的误差，如模型设定误差、数据误差等。误差检验通过比较预测误差与实际误差的统计性质，如分布、方差等，评估模型的预测精度。误差修正根据预测误差的性质，对VAR模型进行修正，以提高其预测能力。PART05VAR模型的实践案例分析案例一：股票市场波动分析...
