《表5 城镇化率和工业化率的预测方差分析结果》

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《基于VAR模型的安徽省城镇化与工业化以及金融发展的关系分析》

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方差分解的主要作用是定量分析模型中每一随机扰动项的冲击对内生变量变化的贡献率，从而评价不同随机扰动项的冲击的相对重要程度[5].VAR模型描述了城镇化和工业化与金融发展随时间变化的规律，下面利用方差分解进一步分析各变量变动的相对重要性，表5给出了城镇化率和工业化率的预测方差分析结果，以本年为起始年，城镇化率起初只受自身的影响，随后自身的影响有所降低，工业化率对其作用逐渐提升，第10年达到9.14%，金融发展对其影响在起初的4年内逐年上升，之后有所下降.就工业化而言，自身的影响在开始的5年内逐渐降低，之后的5年基本维持在85%左右，同时金融发展对其影响先有所上升后略有下降，最终维持在12%左右，城镇化对其影响不明显.