掌握经济金融分析的核心武器：VAR模型

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VAR（向量自回归）模型在实证研究中有着广泛的应用，特别是在经济学和金融学领域：

1. 宏观经济分析：

• 研究货币政策变动对经济变量（如GDP、通货膨胀率、失业率）的影响；
• 分析财政政策变化对经济活动的影响；
• 探讨国际贸易和资本流动对国内经济的冲击。
  

2. 金融市场研究：

• 评估金融政策变化对股票市场、债券市场和外汇市场的影响；
• 研究不同金融资产之间的动态关系和波动性传递；
• 预测金融市场的趋势和风险。
  

3. 国际经济学：

• 分析不同国家或地区之间的经济联系和相互依赖性；
• 研究全球化背景下的国际资本流动和汇率变动；
• 探讨国际贸易政策对国家间经济关系的影响。
  

4. 产业经济和竞争策略：

• 研究不同产业之间的相互影响和竞争关系；
• 分析企业竞争行为对市场结构和绩效的影响；
• 评估政策变化对特定产业或公司的影响。
  

5. 经济政策评估：

• 利用VAR模型进行政策效果的模拟和预测；
• 评估特定政策措施对经济的短期和长期影响；
• 比较不同政策选项的潜在经济效应。
  

6. 结构变化和断点分析：

• 识别和分析经济时间序列数据中的结构性变化；
• 研究特定事件或政策变动对经济变量的影响。
  

7. 预测和不确定性分析：

• 利用VAR模型进行经济变量的预测；
• 评估预测的不确定性和风险。
  

8. 因果关系检验：

• 通过脉冲响应函数和方差分解来检验变量之间的因果关系；
• 确定一个变量的变化如何影响其他变量。
  

9. 面板数据分析：

• 结合面板数据的特点，使用面板VAR模型来分析跨时间和跨个体的动态关系。
  

10. 模型比较和选择：

• 利用VAR模型与其他经济模型进行比较，以选择最适合数据特征的模型。
  

通过这些应用，VAR模型为研究者提供了一种强大的工具，以量化和理解经济和金融系统中的复杂动态关系。它特别适用于分析多个时间序列数据之间的相互依赖性和动态效应，是实证研究中不可或缺的分析工具之一。

VAR模型因其能够处理多个时间序列数据之间的相互依赖性，并且在不需要先验知识关于变量之间因果关系的情况下进行估计，因此在上述领域中得到了广泛应用。通过VAR模型，研究者可以更好地理解经济系统中的复杂动态关系，进行准确的预测和政策评估。


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全面掌握VAR系列模型
从基础到进阶，深入浅出地讲解VAR模型及其扩展模型，包括BVAR、TVP-VAR-SV、TVP-FAVAR、GVAR和TGVAR等，确保学员能够全面理解和应用这些模型。
实战案例分析
通过6篇精选范例论文的精读，结合实际案例，让学员在理解理论的同时，学会如何将模型应用于实际问题解决中。
顶级师资阵容
由经验丰富的专家崔百胜教授亲授，他不仅在学术界有着深厚的影响力，而且在教学上也有着丰富的经验，能够为学员提供专业的指导和建议。
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低门槛，高实用性
课程设计考虑到不同背景的学员，即使没有深厚的数学和统计学基础，也能轻松上手，快速掌握VAR模型的应用。

课程特色
系统全面：从VAR基础知识到最新研究成果，构建完整的知识体系。
实践性强：通过Matlab软件操作和实例分析，加深对模型的理解和应用能力。
前沿研究：引入最新研究成果，紧跟学术前沿，提升研究水平。
专业指导：提供专业的指导和建议，解决学习过程中的难题。
灵活学习：远程直播+录播回放，适应不同学员的学习需求。

适用人群
无论你是经济金融领域的学者、研究人员，还是金融专业的学生，或是金融行业的从业者，甚至是对数据分析有兴趣的职场人士，这门课程都将为你打开一扇通往深入理解和精准分析经济金融现象的大门。

报名信息
培训时间：2024年5月1-2日（两天）
培训安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑
培训地点：远程直播，提供全程录播回放

课程大纲

1  VAR模型入门

1.1  VAR基础知识

1.2  识别问题

1.3  识别方案

      零短期约束

      零长期约束

      符号约束

      外部工具（或代理SVARs）

      符号约束和外部工具组合

1.4  结构动态分析

      脉冲响应

      预测误差分解

      历史分解

1.5  论文精读

Gertler M, Karadi P. Monetary policy surprises, credit costs, and economicactivity. American Economic Journal: Macroeconomics, 2015, 7(1): 44-76.

2  BVAR（贝叶斯向量自回归模型）

2.1  VAR模型的估计技术

      OLS（极大似然）VAR

      标准贝叶斯VAR

      均值调整的BVAR

      随机波动

      时变参数

2.2  BVAR模型的先验分布

      Minnesota

      Normal Wishart

      Independent normal Wishart with Gibbs Sampling

      Normal diffuse

      Dummy observations

2.3  BVAR模型的先验扩展

      网格搜索的超参数优化

      外生变量块的设定

      虚拟观测扩展:系数和，虚拟初始观测

      长期先验分布

2.4  面板BVAR模型

      OLS均值组估计量

      贝叶斯混合估计量

      Zellner-Hong随机效应模型

      分层随机效应模型

      静态因子模型

      动态因子模型

2.5  结构BVAR模型

      乔勒斯基分解

      三角分解

      符号、大小和领约束

2.6  BVAR模型应用

      无条件预测

      脉冲响应函数

      预测误差方差分解

      历史分解

      条件预测：shock方法

      条件预测：tilting 方法

      预测评价：标准和贝叶斯标准

      密度预测评价

2.7 论文精读

Caldara D, Herbst E. Monetary policy, real activity, and credit spreads: Evidence from Bayesian proxy SVARs.American Economic Journal: Macroeconomics, 2019, 11(1): 157-192.

3  TVP-VAR-SV模型（时变参数-向量自回归-随机波动）

3.1  模型设定

3.2  MCMC估计

3.3  提前期冲击

3.4  特定时点冲击

3.5  论文精读

崔百胜等.汇率波动加剧、资本流入反应与货币政策效应.国际贸易问题,2016(07).

4  TVP-FAVAR模型（时变参数-因子扩展向量自回归模型）

4.1  模型设定

4.2  模型估计

4.3  Matlab软件实现

4.4  论文精读

崔百胜等.中美货币政策双向溢出效应研究——基于TVP-SV-FAVAR模型实证分析.上海经济研究,2021(12).

5  GVAR（全局向量自回归模型）

5.1  GVAR模型的组成

5.2  GVAR模型的估计策略

5.3  GVAR模型的方差协方差矩阵

5.4  动态分析

5.5  GVAR模型工具箱应用实例

5.6  论文精读

崔百胜,朱麟.基于内生增长理论与GVAR模型的能源消费控制目标下经济增长与碳减排研究.中国管理科学,2016,24(01).

6  TGVAR模型（门限全局向量自回归模型）

6.1  门限设定

6.2  TGVAR模型的估计

6.3  动态分析

6.4  论文精读

崔百胜等.Asymmetries in the international spillover effects of monetary policy: Based onTGVAR model. The North American Journal of Economics and Finance, 2024,69: 102029.

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课程费用

2400元/ 2100元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

提供电子版发票，通知和课时证明结业证书

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PS：折扣优惠与学生价均不叠加。

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关键词：VAR模型 AR模型 经济金融 金融分析 VaR

VAR（向量自回归）模型作为一种多变量时间序列分析工具，适用于广泛的研究领域，尤其是在经济学、金融学、社会科学和工程学等领域。以下是VAR模型适用的一些具体研究领域：

宏观经济学：

研究国内生产总值（GDP）、通货膨胀、失业率、利率、货币供应量等宏观经济指标之间的动态关系。

分析财政政策和货币政策的效应及其相互作用。

金融学：

探讨股票市场、债券市场、外汇市场和衍生品市场之间的相互影响。

评估金融市场的波动性、风险传递和资产定价。

国际经济学：

分析国际贸易、资本流动、汇率制度和全球经济政策对国家经济的影响。

研究全球化背景下的国际经济合作与竞争。

产业组织：

研究不同行业内部企业之间的竞争和合作行为。

分析市场结构、企业策略和市场绩效之间的关系。

环境经济学：

评估环境政策对经济活动和市场行为的影响。

研究气候变化、资源利用和可持续发展对经济的影响。

公共政策评估：

利用VAR模型评估政府政策变化对社会经济指标的影响。

进行政策模拟和预测，以指导政策制定。

劳动经济学：

研究劳动市场动态，包括工资、就业、劳动力参与率等因素之间的关系。

分析教育、技能培训和社会保障政策对劳动市场的影响。

能源经济学：

探讨能源价格、能源消耗、替代能源发展等对经济的影响。

评估能源政策和市场结构变化对能源行业的长期影响。

健康经济学：

分析医疗保健支出、健康保险、公共卫生政策等因素对经济的影响。

研究健康和医疗创新对劳动力市场和社会福利的作用。

经济史：

利用历史数据研究经济周期、经济危机和历史事件对经济的长期影响。

分析不同历史时期的经济政策和制度变迁。

计量经济学方法论：

开发和测试多变量时间序列计量经济模型。

研究模型识别、估计和推断的统计方法。

其他跨学科领域：

在社会科学中，如政治经济学、社会政策和城市规划等领域，研究经济因素与其他社会变量之间的相互作用。

在工程学中，如交通流、供应链管理和能源系统分析等领域，研究系统动态和优化问题。

VAR专题课2024 JG学术培训.pdf (429.03 KB)

2024-4-2 10:24:44 上传

深入探讨VAR模型及其相关扩展模型，通过涵盖VAR基础知识、BVAR（贝叶斯向量自回归模型）、TVP-VAR-SV模型（时变参数-向量自回归-随机波动）、TVP-FAVAR模型（时变参数-因子扩展向量自回归模型）、GVAR（全局向量自回归模型）以及TGVAR模型（门限全局向量自回归模型）等多个方面，
帮助学员全面理解和掌握VAR系列模型的理论基础、应用技巧及最新研究成果。

学习VAR或DSGE的决定应基于你的研究目标和兴趣。两者各有侧重点，但在实际应用中，它们可以相互补充。
掌握两者可以为你提供一个更全面的宏观经济分析工具箱，使你能够根据不同的研究问题选择合适的模型。
在某些情况下，研究者可能会同时使用VAR和DSGE模型，以便从不同的角度分析问题，提高研究的深度和广度。
因此，对两者都有所了解和学习将会是非常有价值的。

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