基于VAR模型的深圳保险发展与宏观经济增长关联机制研究

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(一)单位根检验.在经济分析中,非平稳序列往往会出现伪回归.无论是Granger因果关系检验,还是建立VAR模型都要求涉及到的变量具有平稳性.因此,序列平稳性检验是非常必要的.这里我们使用ADF和PP检验,检验结果如表1.
表1:单位根检验结果
变量
检验类型
(c,t,n)
ADF检验
PP检验
结论
检验值
1%临界值
检验值
1%临界值
LNGDP
(c,0,7)
-6.1773
-3.7696
-6.1662
-3.6793
平稳
LNPI
(c,0,0)
-4.8585
-3.6793
-5.4740
-3.6793
平稳
注:检验类型中的(c,t,n)分别表示检验中是否有常数项,时间趋势,滞后阶数.其中,滞后阶数根据AIC,SC 准则确定.
表1结果显示,LNGDP 和LNPI已经平稳,可以运用OLS直接进行估计,不需要再进行协整分析.
(二)Granger因果关系检验.本文选取了5个不同的滞后期,运用Eviews6.0 检验LNGDP 和LNINS 的因果关系,结果见表2.
表2:Grange因果关系检验
零假设
滞后期
观测点
F值
P值
LNPI不是LNGDP的格兰杰原因
1
29
4.6144
0.0412
LNGDP不是LNPI的格兰杰原因

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