VAR模型的融合及其應用.pdf

1、向量自回歸(VAR)模型是多元時間序列中應用比較廣泛的模型之一,它是由單變量自回歸模型推廣到多維的模型。VAR模型引入經(jīng)濟學中,推動了經(jīng)濟系統(tǒng)動態(tài)性分析的廣泛應用,常用于分析相互聯(lián)系的時間序列間的動態(tài)交互影響和隨機擾動項對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊,從而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量造成的影響。
　　本文結合計量經(jīng)濟學的相關理論,將統(tǒng)計學中的因子分析方法與VAR模型相融合,克服了VAR模型建立過程中變量不能過多、變量間存在多重共線性的缺陷。依

2、賴于實際數(shù)據(jù),表明在從許多宏觀經(jīng)濟變量提取相關信息方面該方法是相對成功的。還研究了VAR模型的隨機擾動項,分析了不同類型的隨機擾動項的構成及其對VAR模型被解釋變量的影響效應,通過脈沖響應分析了解釋變量和被解釋變量受到某種沖擊時的動態(tài)相互作用機理,在陜西省就業(yè)問題的相關數(shù)據(jù)上進行了合理性驗證,定義了就業(yè)效應指標來衡量陜西省就業(yè)政策對就業(yè)的影響。論文基于前面的研究工作,融合因果關系理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡,建立了時間序列預測模型。實現(xiàn)了通過對輸