| 我国国债适度规模影响因素的计量分析 |
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，这一响应是正的，并且在第四期降到0值左右，在第五期略有上升，以后各期的影响在0值附近上下波动。而LND（国债发行规模）对来自LNA1（国内生产总值）和LNA4（国债还本付息支出）的一个冲击响应很小，徘徊在0值附近。对通过分析这些信息，我们可以把LNA2（财政赤字）和LNA3（城乡居民储蓄存款）看作是对国债发行规模有较大影响的因素。
（五）方差分解
方差分解（Variance Decomposition）是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。
我们对国债发行规模进行方差分解，从第八期开始，方差分解的结果趋于稳定，来自LND（国债发行规模）自身方程信息的影响占到了73%左右，来自LNA2（财政赤字）方程信息的影响占13%左右，来自LNA3（城乡居民储蓄存款）方程信息的影响占10%左右。而来自LNA1（国内生产总值）和LNA4（国债还本付息支出）方程信息的影响比较小分别占到2%和1.5%。这说明了LND（国债发行规模）主要受自身以及LNA2（财政赤字）和LNA3（城乡居民储蓄存款）的影响比较多，而受LNA1（国内生产总值）和LNA4（国债还本付息支出）的影响相对较低一些。
（六）Johansen协整检验及协整方程
LND（国债发行规模）、LNA1（国内生产总值）、LNA2（财政赤字）、LNA3（城乡居民储蓄存款）以及LNA4（国债还本付息支出）都是序列，满足进行协整检验的条件。本文采用Johansen极大似然估计法对LND、LNA1、LNA2、LNA3、LNA4进行协整检验。
Johansen协整检验是一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，它在进行多变量协整方面有较好的应用。在进行协整检验前，必须选择VAR模型的最优滞后阶数。由于在前文中已根据AIC和SC准则判断出该VAR模型的最大滞后期为2阶比较合适，所以协整检验的滞后期选择为1，另外，选择具有常数且无趋势项的模型为最为适合的协整检验模型。根据Johansen协整检验结果，根据迹检验和最大特征值检验的结果，在5%的显著性水平上，变量之间存在协整关系，因而可建立相应的VEC模型。
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