該系統一共包括四個變量對應的方程，其中ce1指的是長期項，也就是系zhidao統的協整關系(對應結果最后的 cointegretion equation)；剩下的就是短期項。這個專下面.

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

這兩者的區別不是長期和短期的關系。是有沒有協整和單位根的區別。但是個人經驗來說，VAR的短期制約和長期制約都比VECM要優秀。

分別輸入內生變量和外生變量即可

Vector Error Correction Estimates Date: 09/07/11 Time: 04:01 Sample (。

這是時間和經驗的問題，不是三言兩語就能說清的，如果可以咱們可以交流一下通過對于上述四個市場的分析，我們得到如下幾個結論： (1)股指期貨的推出并

> #向量誤差修正模型案例分析> ############################> #1.生成數據> . ##> model.vecm> head(model.vecm@x) #ca.jo使用S4方法，故用@提取變量 y1 y2 .

格蘭杰因果關系是什么？看論文時常出現 不知有什么用處

格蘭杰因果關系 是格蘭杰因果檢驗的結果原假設為x不是y的格蘭杰成因是為了說明 x對y是否存在影響的一種檢驗方法前提是：x和y 平穩 或者是一階協整可參考時間序列相.

別輸入內變量外變量即

用stata進行平穩性檢驗的方法：1、點擊面板上的額adf檢驗 2、在打開的對話框中輸入命令dfuller，就開始了平穩性檢驗 stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及.

如題，具體怎么操作啊，如果加入其它模型擬合用eviews又該如何操作啊？

做VECM模型不就搞定啦生成一個組變量然后就可以做VECM模型啦

答辯時候老師問我，都不知道怎么回答

這是因為VECM模型是有協整約束的VAR模型，而VECM模型其實使用了VAR模型的一階差分形式，相當于已經滯后了一階，如果原var模型是3階，則VECM模型則是3-1.

它們分別適用于什么呢？能得到什么樣的結論？ 我做的是貨幣供給量與通貨膨。

ECM是誤差修正用的，考慮當期值和上期波動相關，修正了波動值，向相反方向。VAR是向量自回歸，是把大量變量內生化，但是缺少直觀的經濟學意義和參數估計復雜.

這要看你的數據是選取的是1998-2010年單一某地碳排放量(Y)和GDP(X)的數據. 再次，利用向量誤差修正模型(VECM)建立各個變量之間的短期均衡關系，將長期.

利用DW得出模型存在自相關后，再得出了殘差分析圖，怎么通過圖看出存在。

你可以有DW或者LM來檢驗模型存在幾階的自相關DW一般用于檢驗一階自相關LM則可以用于檢驗一階和高階自相關，一般在eviews里我們只檢驗到二階，可以查看滯后期.

我用的stata12.0，做Johansen檢驗時厚并沒有發現結果中含有協整方程的系。

Johansen檢驗解決的是協整關系是否存在，以及存在多少協整關系。協整方程的系數在VECM估計結果里，code:vec y x1 x2, lag() rank()。

看到有人說：單位根-平穩-VAR-格蘭杰；單位根-不平穩-協整-VEC-格蘭杰。。

單位根-平穩-VAR-格蘭杰；單位根-不平穩-差分-平穩-協整-VEC-(格蘭杰可做可不做)。就我的個人經驗來說，能不錯vecm就不做vecm，這玩意兒不準，做出來的東西和.

如果VAR中的變量都是平穩的，并且存在granger因果關系，VAR的特征根都在單位. 如果VAR中的變量是不平穩的，可以考慮是否存在協整，進而建立VECM模型。按照.

期貨套期保值是指把期貨市場當作轉移價格風險的場所，利用期貨合約作為將來在現貨市場上買賣商品的臨時替代物，對其現在買進準備以后售出商品或對將來需要買進商.

這兩者的區別不是長期和短期的關系。是有沒有協整和單位根的區別。但是個人經驗來說，VAR的短期制約和長期制約都比VECM要優秀。

(LZ沒搞明白VAR模型和VEC的區別，哭了出來) (LZ只知道在沒有協整關系。

樓主既然知道COINTEGRATION，那么你應該知道error correction model (ECM)吧。VECM 其實就是ECM + VAR。 我們普通做的計算，因變量(方程左邊的)往往只是一.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的vecm模型怎么写系数_vecm(向量误差修正模型vecm)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。