VECM模型实验时间序列

基于VECM模型探究中国房地产市场对中国经济增长的影响————VECM模型实验姓名;何毛毛学号：2012300040242班级：国际金融试验班-2-第一部分实验背景自1992年中国逐步确立市场经济以来的20多年里，投资，消费，出口“三驾马车”理论对我国经济增长的巨大作用。政府扩大了对基础设施建设的投资，以及中国的出口保持的高速增长态势，对经济增长的拉动起到了很大的作用。第二部分实验分析目的及方法故本文选取了商品房价格、居民消费指数以及净出口三个变量构建VEC模型，进行协整检验和向量误差修正并得到脉冲相应函数和方差分解结果，将中国现有数据现状进行分析，得出房地产市场对我国经济的影响。第三部分实验样本3.1数据来源数据来源于中经网统计数据库。3.2所选数据变量由于国家在1998年把房地产业定为支柱产业，故本文选取了自1999年1月至2014年10月的出口额、进口额、CPI、房地产开发企业商品房销售面积及其销售额的累积额五个变量以月为单位的数据进行一定的处理得到商品房价格P、居民消费指数CPI以及净出口X三个变量构建VEC模型。第四部分模型构建4.1数据处理4.1.1商品房价格由于商品房价格有较强的地域差异，故此处采用了较为简单的处理方法。取用房地产开发企业商品房销售面积以及房地产开发企业商品房销售额的累计额，而由于我国不单独对1月份统计数据进行调查，1-2月份数据一起调查，一起发布。所以序列缺少每年一月份的相关数据，属于非随机、不可忽略缺失，在此采用一二月平均值得到一月份的数据。补全数据后在每一年度进行差分处理得到当月量，再把总销售额与总销售面积相除得到国内市场上商品房的平均价格序列P。由于序列P有较强的趋势性，为了平滑房价的变动趋势，对P做对数化处理记为LP。4.1.2净出口-3-由于现有数据仅为出口额、进口额，故想减得到净出口值，并乘以当月汇率转化成人民币计量。此外为了平滑净出口的变动趋势，对X同样也做对数化处理记为LX。4.1.2CPI由于CPI为相对数，为了减少基期的影响以及减少异方差性，对CPI进行对数化处理记为LC。4.2单位根检验观察LC、LX、LP的图形，如下所示：4.584.604.624.644.664.684.7099000102030405060708091011121314LC图4.1LC的曲线图9.810.010.210.410.610.811.011.299000102030405060708091011121314LP图4.2LP的曲线图-4-131415161718192099000102030405060708091011121314LX图4.3LX的曲线图对三个变量选取相应的形式进行单位根检验.表4.1各变量单位根检验结果变量水平值检验结果一阶差分检验结果检验形式ADFP检验形式ADFPLC（C，0，12）-2.4015630.1428（0，0，11）-6.0470440.0000LP（C，T，12）-2.3274470.4166（0，0，11）-3.6182010.0004LX（C，0，1）-2.7725980.0645（C，0，0）-20.984160.0000综上，三个变量在5%的显著水平上都不平稳，但一阶差分平稳，因此三个序列都为一阶单整过程。4.3协整检验由于变量LP存在截距和趋势，因此选择第二类形式，且变量无明显的时间特征，因此选择第三种形式作为协整检验形式。根据信息准则以及残差进行滞后阶数的确定，当滞后阶数为1时，AIC=-7.137759,SC=-6.790499;当滞后阶数为2时，AIC=-7.538003,SC=-6.930299;当滞后阶数为3时，AIC=-7.679420,SC=-6.811272。故此处选择滞后二阶为最优滞后阶数。选择滞后阶数为2，且第三种形式进行协整检验，检验结果如下：表4.2协整检验结果Date:12/10/14Time:22:06Sample(adjusted):1999M042014M10Includedobservations:154afteradjustmentsTrendassumption:LineardeterministictrendSeries:LOPLXLC-5-Lagsinterval(infirstdifferences):1to2UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)HypothesizedTrace0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*0.15105633.1684229.797070.0197Atmost10.0501787.94898215.494710.4709Atmost20.0001360.0210073.8414660.8847Tracetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05level*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-valuesUnrestrictedCointegrationRankTest(MaximumEigenvalue)HypothesizedMax-Eigen0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*0.15105625.2194321.131620.0125Atmost10.0501787.92797514.264600.3861Atmost20.0001360.0210073.8414660.8847Max-eigenvaluetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05level*denotesrejectionofthehypothesisatthe0.05level**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-valuesUnrestrictedCointegratingCoefficients(normalizedbyb'*S11*b=I):LOPLXLC3.411003-1.86888620.027881.723127-0.200519-46.265743.324745-0.2939120.064617UnrestrictedAdjustmentCoefficients(alpha):D(LOP)-0.0146380.0020270.000749D(LX)0.1916330.0132010.001944D(LC)3.22E-050.001393-3.99E-061CointegratingEquation(s):Loglikelihood642.0482Normalizedcointegratingcoefficients(standarderrorinparentheses)LOPLXLC-6-1.000000-0.5478995.871551(0.06584)(2.89701)Adjustmentcoefficients(standarderrorinparentheses)D(LOP)-0.049930(0.02075)D(LX)0.653660(0.13759)D(LC)0.000110(0.00176)2CointegratingEquation(s):Loglikelihood646.0122Normalizedcointegratingcoefficients(standarderrorinparentheses)LOPLXLC1.0000000.000000-35.67378(11.2063)0.0000001.000000-75.82659(21.1778)Adjustmentcoefficients(standarderrorinparentheses)D(LOP)-0.0464370.026950(0.02324)(0.01143)D(LX)0.676407-0.360787(0.15410)(0.07579)D(LC)0.002510-0.000339(0.00192)(0.00094)由上表可知，迹检验和极大特征值检验结果均显示存在一个协整关系。协整序列的图形和单位根检验结果如下：-7--.2-.1.0.1.2.3990001020305060708091011121314Cointegratingrelation1图4.4协整序列变动图表4.3协整序列的单位根检验结果NullHypothesis:COINTEQ01hasaunitrootExogenous:NoneLagLength:1(Automatic-basedonSIC,maxlag=13)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-5.0208250.0000Testcriticalvalues:1%level-2.5818275%level-1.94315710%level-1.615178*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.由上表可知，该协整序列是平稳的，即各变量之间存在协整关系。该协整方程具体为：LC=0.17LP-0.09LX+εtLP与LC呈现正向波动，LX与LP及LX与LC呈现负向波动，即房地产价格与物价指数是正相关关系，净出口与房价呈现负相关关系，净出口与国内物价水平呈现负相关关系，符合一般的经济学理论，故该协整方程较为合理。4.3VECM模型的估计估计结果如下：表4.4VECM模型的估计结果VectorErrorCorrectionEstimates-8-Date:12/10/14Time:22:44Sample(adjusted):1999M042014M10Includedobservations:154afteradjustmentsStandarderrorsin()&t-statisticsin[]CointegratingEq:CointEq1LC(-1)1.000000LP(-1)0.170313(0.04957)[3.43554]LX(-1)-0.093314(0.01781)[-5.23803]C-4.731936ErrorCorrection:D(LC)D(LP)D(LX)CointEq10.000645-0.2931653.837997(0.01032)(0.12185)(0.80788)[0.06244][-2.40604][4.75072]D(LC(-1))0.1380640.168840-12.33234(0.08462)(0.99882)(6.62253)[1.63161][0.16904][-1.86218]D(LC(-2))0.0677240.101383-2.543282(0.08694)(1.02626)(6.80446)[0.77895][0.09879][-0.37377]D(LP(-1))0.008339-0.579548-1.657204(0.00650)(0.07675)(0.50886)[1.28251][-7.55145][-3.25673]D(LP(-2))0.000560-0.450241-0.344358(0.00699)(0.08251)(0.54704)[0.08012][-5.45705][-0.62949]D(LX(-1))0.000146-0.027722-0.266886(0.00107)(0.01265)(0.08387)[0.13653][-2.19159][-3.18223]D(LX(-2))0.000433-0.0243870.011625(0.00077)(0.00906)(0.06010)[0.56372][-2.69065][0.19344]C4.96E-050.016