原文链接：https://www.lianxh.cn/news/eae89f78353d4.html

目录

• 1. VAR 模型的介绍
• 2. TVP-VAR 基本原理
• 3. matlab 命令
• 4. TVP-VAR 模型的应用
  • 4.1 模型估计结果
  • 4.2 等间距脉冲响应结果
  • 4.3 分时点脉冲响应
• 5. 参考文献

1. VAR 模型的介绍

我们在利用计量经济模型做实证分析时，通常会以某个经济理论为依据，在此基础上借助计量模型刻画经济变量之间结构上的关系。事实上，对于实际经济中的某些问题，我们可能并不关心经济变量之间的结构关系，而是关注变量之间的动态变化关系。此外，在一个方程组中，有的变量 (内生变量) 可能会同时出现在方程的左右两边，分别作为被解释变量和解释变量。在估计这类模型时，要求方程组中的方程是可识别的 (恰好识别或过度识别) ，这就给估计和推断带来了一定难度。为了达到识别的目的，我们常常要假定某些外生变量或前定变量仅出现在某些方程中。

Sims (1980) 认为，我们为了达到识别目的所做的主观的假定往往是不可靠的，当一组变量确实存在真实的联立关系，同时我们无法判断其中的变量是否为外生变量时，原则上这些变量都应该被平等地对待，在回归之前，人为划分内生变量和外生变量的做法是不恰当的。出于这方面的考虑，Sims (1980) 提出了向量自回归模型 (VAR) 。举一个简单的例子，在两个变量的情况下，假定  受到现在和过去  的影响，并且  受到现在和过去  的影响，我们可以通过变换，将上述关系写成以下形式：

这就是 VAR 模型的一般标准形式，对于这个模型我们可以利用 OLS 进行估计。

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