全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108

最近咱们被客户要求撰写对于VAR模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

作为掂量通货膨胀的根本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制始终是宏观经济钻研的外围问题。

对此问题的钻研显然具备重要的学术价值与现实意义:当PPI后行地疏导着CPI的变动，则意味着上游价格对上游价格具备正向传导效应，物价可能因供应因素的冲击而回升，并由此引发“老本推动型通胀”的危险，此时，通胀治理应以“供应调控”为主;反之，当CPI疏导着PPI的变动，则意味着存在上游价格对上游价格的反向倒逼机制，物价可能因需要因素的冲击而回升，并由此引发“需要拉动型通胀”的危险，此时的通胀治理则应以“需要调控”为主。

咱们围绕因果关系测验技术进行一些征询，帮忙客户解决独特的业务问题。

数据：CPI与PPI 月度同比数据

读取数据

head(data)##   当月同比  CPI  PPI  ## 1    36556 -0.2 0.03  ## 2    36585  0.7 1.20  ## 3    36616 -0.2 1.87  ## 4    36646 -0.3 2.59  ## 5    36677  0.1 0.67  ## 6    36707  0.5 2.95

CPI数据

##  ## Residuals:  ##     Min      1Q  Median      3Q     Max  ## -4.3232 -1.2663 -0.5472  0.9925  6.3941  ##  ## Coefficients:  ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     ## (Intercept)  1.05348    0.30673   3.435 0.000731 ***  ## t            0.01278    0.00280   4.564 9.05e-06 ***  ## ---  ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1  ##  ## Residual standard error: 2.1 on 187 degrees of freedom  ## Multiple R-squared:  0.1002, Adjusted R-squared:  0.09543  ## F-statistic: 20.83 on 1 and 187 DF,  p-value: 9.055e-06

1、  单位根测验

查看数据后发现须要进行节令调整

给出输入后果：

点击题目查阅往期内容

R语言ECM误差修改模型、平衡修改模型、受限VECM、协整测验、单位根测验即期利率市场数据

左右滑动查看更多

01

02

03

04

##  Augmented Dickey-Fuller Test  ##  ## data:  x  ## Dickey-Fuller = -2.0274, Lag order = 0, p-value = 0.4353  ## alternative hypothesis: explosive
## ###############################################  ## # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #  ## ###############################################  ##  ## Test regression trend  ##  ##  ## Call:  ## lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt)  ##  ## Residuals:  ##      Min       1Q   Median       3Q      Max  ## -2.66698 -0.36462  0.02973  0.39311  1.97552  ##  ## Coefficients:  ##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   ## (Intercept)  1.063e-01  9.513e-02   1.117   0.2653   ## z.lag.1     -4.463e-02  2.201e-02  -2.027   0.0441 *  ## tt           4.876e-05  8.954e-04   0.054   0.9566   ## ---  ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1  ##  ## Residual standard error: 0.6307 on 185 degrees of freedom  ## Multiple R-squared:  0.0238, Adjusted R-squared:  0.01324  ## F-statistic: 2.255 on 2 and 185 DF,  p-value: 0.1077  ##  ##  ## Value of test-statistic is: -2.0274 1.5177 2.255  ##  ## Critical values for test statistics:  ##       1pct  5pct 10pct  ## tau3 -3.99 -3.43 -3.13  ## phi2  6.22  4.75  4.07  ## phi3  8.43  6.49  5.47

PPI数据

##  Augmented Dickey-Fuller Test  ##  ## data:  x  ## Dickey-Fuller = -1.3853, Lag order = 0, p-value = 0.1667  ## alternative hypothesis: explosive

（1）若存在单位根，用差分后序列进行2、3、4 步；

（2）若不存在单位根，就用原序列。

因而，对两个数据都进行差分。

data$CPI=c(0,diff(data$CPI))

 

2、  测验协整关系——EG两步法

给出输入后果

（1）若存在长期协整，用VECM法线性过滤，利用利用过滤后的“残差成分”再进行3，4 步；

（2）若不存在长期协整，就不必过滤，间接进行3、4步。

建设长期平衡模型

## Call:  ## lm(formula = PPI ~ CPI, data = data)  ##  ## Residuals:  ##     Min      1Q  Median      3Q     Max  ## -3.6930 -0.5071 -0.0322  0.4637  3.2085  ##  ## Coefficients:  ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     ## (Intercept) -0.03678    0.06428  -0.572    0.568     ## CPI          0.54389    0.10176   5.345 2.61e-07 ***  ## ---  ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1  ##  ## Residual standard error: 0.8836 on 187 degrees of freedom  ## Multiple R-squared:  0.1325, Adjusted R-squared:  0.1279  ## F-statistic: 28.57 on 1 and 187 DF,  p-value: 2.615e-07

绘制残差

ts.plot( residual

不存在长期协整，就不必过滤，间接进行3、4步

3、  非线性测验——RESET测验办法

给出输入后果

##  RESET test  ##  ## data:  data$PPI ~ data$CPI  ## RESET = 0.28396, df1 = 1, df2 = 186, p-value = 0.5948

 

4、  建设VAR模型、格兰杰因果测验

建设VAR模型给出输入后果

## $Granger  ##  ##  Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI  ##  ## data:  VAR object var.2c  ## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392  ##  ##  ## $Instant  ##  ##  H0: No instantaneous causality between: CPI and PPI  ##  ## data:  VAR object var.2c  ## Chi-squared = 15.015, df = 1, p-value = 0.0001067

p值小于给定的显著性程度回绝,个别p值小于0.05,非凡状况下能够放宽到0.1。f统计量大于分位点即可。个别看p值。

格兰杰测验次要看P值即可。例如,若P值小于0.1,则回绝原假如,变量间存在格兰杰因果关系。

点击文末 “浏览原文”

获取全文残缺代码数据资料。

本文选自《R语言EG(Engle-Granger)两步法协整测验、RESET、格兰杰因果测验、VAR模型剖析CPI和PPI关系》。

点击题目查阅往期内容

Matlab用向量误差修改VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率工夫序列和MMSE 预测
R语言向量误差修改模型 (VECMs)剖析长期利率和通胀率影响关系
向量自回归（VAR）模型剖析消费者价格指数 (CPI) 和失业率工夫序列
Matlab创立向量自回归（VAR）模型剖析消费者价格指数 (CPI) 和失业率工夫序列
Stata狭义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型抉择、预计、Granger因果测验剖析投资、支出和生产数据R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型剖析工夫序列和可视化
R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应钻研剖析
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型剖析温度工夫序列
R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应剖析
R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
R语言时变参数VAR随机模型
R语言预计时变VAR模型工夫序列的实证钻研剖析案例
R语言向量自回归模型(VAR)及其实现
R语言实现向量自回归VAR模型
R语言预计时变VAR模型工夫序列的实证钻研剖析案例
Python和R用EWMA，ARIMA模型预测工夫序列
R语言用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀工夫序列
Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对工夫序列预测
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型剖析温度工夫序列
【视频】Python和R语言应用指数加权均匀(EWMA)，ARIMA自回归挪动均匀模型预测工夫序列