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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。而VAR及其扩展模型不止在经济金融领域有广泛的适用性，前沿发展也在不断进步中。

11月28日（周四）19:00-20:00

JG学术培训VAR专题公开课

崔百胜老师在线解析‘VAR及其扩展模型在经济金融中的前沿应用’

微信扫码预约↓↓↓免费参加

通过“原理+操作+6篇范例论文解读”全方位掌握VAR

VAR（向量自回归系列模型）专题课第二期

旨在为经济金融领域的学者、研究人员、学生及金融从业者提供一场理论与实践相结合的知识盛宴

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。

开课信息

培训时间：2024年12月14-15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

为什么选择学习VAR专题课？
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。
灵活的学习方式
采用远程直播+录播回放的教学方式，无论您身处何地，都可以灵活安排时间学习，确保不错过任何精彩内容。
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。

讲师介绍

崔百胜，厦门大学经济学博士，上海师范大学教授。主要讲授研究生《空间计量经济学》、《中级应用计量经济学》、《货币理论与政策》等课程。教学使用软件为Stata和Matlab软件，熟悉相关软件的操作与使用。

主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。

主持国家社会科学基金项目，教育部人文社会科学基金项目，以及上海市教委科研创新项目等在内的多项课题。在CSSCI、SSCI期刊发表学术论文50余篇。参与编写《空间计量经济学——现代模型与方法》、《空间计量经济学——实证研究与软件实现》、《计量经济分析与Stata应用》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。

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

① 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

② 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

③ 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

④ 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

⑤ 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

⑥ 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.

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

优惠

学术培训老学员9折优惠；
PS：折扣优惠与学生价均不叠加。

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尹老师

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关键词：VaR 公开课 observations Independent asymmetries

VAR（向量自回归）模型在实证研究中有着广泛的应用：

VAR模型不仅在理论研究中占据重要地位，也在实际应用中展现出强大的分析和预测能力，是实证研究不可或缺的工具：

• 多变量分析能力：VAR模型能够同时分析多个时间序列变量之间的动态关系，适用于经济、金融等领域的多变量数据分析。这种模型能够捕捉变量之间的相互影响，提供更全面的视角。
  
• 预测能力：通过对历史数据的建模，VAR模型可以有效地进行未来值的预测。这对于决策制定和风险管理尤为重要，尤其是在经济和金融领域，预测准确性直接影响到投资和政策制定。
  
• 因果关系检验：VAR模型可以用于检验变量之间的格兰杰因果关系，帮助研究人员理解变量之间的因果链条。这种因果关系的分析对于经济政策的制定和效果评估具有重要意义。
  
• 灵活性和适用性：VAR模型的结构相对简单，适用于多种类型的数据，尤其是平稳时间序列。这使得VAR成为实证研究中常用的工具，能够适应不同的研究需求。
  
• 实证研究的基础：在实证研究中，VAR模型为研究人员提供了一种系统化的方法来分析和解释经济现象，推动了经济学和其他社会科学的科学化进程。
  

向量自回归（VAR）模型在实证研究领域的应用前景也非常广泛，主要体现在以下几个方面：

• 宏观经济预测：VAR模型能够有效捕捉多个经济变量之间的动态关系，广泛应用于GDP、通货膨胀率、利率等宏观经济指标的预测。随着大数据的出现，VAR模型结合更多信息进行实时预测，显著提高了预测的准确性。
  
• 政策分析：VAR模型可以用于分析政策冲击对经济系统的影响，帮助决策者理解政策变化如何通过不同经济变量传导，从而制定更有效的经济政策。
  
• 金融市场分析：在金融领域，VAR模型被用于分析资产价格、交易量等多变量之间的关系，能够帮助投资者评估市场风险和机会。
  
• 模型扩展与改进：研究者们正在探索VAR模型的扩展，如高维贝叶斯向量自回归（BVAR）模型，通过引入时变协方差结构和非高斯误差分布，进一步提高模型的预测能力和适用性。
  
• 跨国比较研究：VAR模型的灵活性使其适用于不同国家和地区的经济比较研究，能够揭示不同经济体之间的相互影响和动态关系。
  

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。

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