近年来，亚洲华人巨人已成为
国立大学最危险的经济体，秘鲁的经济增长率高于圣马科斯，而且指出中国的经济增长率对秘鲁经济有影响。因为我们国家作为原材料的出口国，取决于亚洲国家对金属的需求。
因此，我们将这项工作的研究作为调查的重点放在经济和统计上，分析了上述秘鲁经济增长率与中国经济增长率之间可能存在的关系。由于所有这些原因，我们计划从一个经验的角度为这个话题做出贡献，尽管确实有许多经济学家对此进行了论述，但是很少有关于这种关系的科学研究能够标记并标记当今秘鲁争议最大的话题之一。在这项工作中，使用从世界银行门户网站获得的1970年至2014年之间的数据库，对中国和秘鲁的经济增长率之间的关系进行了评估。这就是为什么要估计转移模型，从而检验科学院是否使用年度时间序列解释了中国经济增长的秘鲁经济增长率的原因，并且还要估计VAR（自回归向量）模型的原因。分析经济学对这一模型的影响影响整个系统的随机冲击的影响。
1.摘要
亚洲巨人中国已成为近年来秘鲁经济增长率最危险的经济体（附件1：秘鲁增长率）。除此之外，这表明中国的经济增长率（附件2：中国的增长率）对秘鲁经济有影响，因为我国是原材料的出口国，取决于中国对金属的需求。因此，我们批准了这项工作的研究，将其作为侧重于经济和统计的调查，以分析秘鲁的经济增长率与中国的经济增长率之间可能存在的关系。此外，我们通过经验方法为许多经济学家解决的问题做出了贡献，关于这种关系的科学研究很少，已经标记并标记了当今秘鲁争议最大的问题之一。在这项工作中，对关系的评价
使用从世界银行网站获得的1970年至2014年之间的数据库，估算中国和秘鲁的经济增长率。因此，如果使用每年的时间序列来解释秘鲁的经济增长率是由中国的经济增长来解释的，那么就可以估算一个转移模型，并尝试这种方法，并且我们还将估计一个VAR模型（VAR），以分析随机冲击对经济增长的影响。这种影响整个系统的模型。
2.问题陈述：
根据双边关系，中国是一个比美国和欧盟更重要的国家，我们认为有必要尝试研究中国经济增长率的演变如何。限制了我国的经济发展。
秘鲁对外贸易和旅游部长梅赛德斯·阿拉斯（MercedesAráoz）以及中国商务部副部长易小准于2009年4月在中国北京签署了两国之间的自由贸易协定，这种依赖关系得到了加强。该协议于2010年3月1日生效；其中，中国对托罗莫乔（Toromocho）和班巴斯（Bambas）矿山的投资增加了。
同时，秘鲁是一个小经济体，相反，中国是世界工厂，因此它需要原料才能继续生产，秘鲁是第一个向其提供这些原料的国家。
除上述之外，维持秘鲁经济增长率的关键还取决于维持中国经济增长率。
例如，2015年对中国经济增长的预期为6.8％，即比过去十年低三个百分点，如果我们通过研究证实这种依赖性，秘鲁将如何面对这种放缓？中国？
3.目标
进行这项研究的目的是为了证明中国在秘鲁的发展将如何受到影响，因为两国之间的关系在最近几十年中已经很明显，并且已与《秘鲁自由贸易协定》进行了合并，中国，其中秘鲁的经济增长率的时间序列称为“产出”，其依据是中国经济增长率的时间序列，我们将通过转移模型以及其他一些具体目标将其称为“投入”我们研究的VAR模型的估计可以提及以下内容：
- 给定参与系统动力学（VAR系统）的内生变量的行为，评估冲击对秘鲁发展中中国增长率的影响。提供两个变量的脉冲响应函数正在分析的系列的发生和未来价值，更改了冲击的顺序以可视化这些变量中哪个具有更持久的影响。每个变量的预测误差。
4.理论框架
建立秘鲁与中国关系的第一批事件之一可以追溯到1849年，因为同年中国移民正式进入秘鲁。
在1874年6月26日签署这一协议后，秘鲁与中国之间的《友好，商业和航行条约》统治了两国关系数十年。
秘鲁和中华人民共和国通过1971年11月2日的联合公报建立了外交关系。与中华人民共和国的外交关系开始是由于各种经济和政治因素的融合，例如寻求我们出口的新市场。
秘中关系增长了三个因素：
- 战略性经济趋同源自秘鲁的地理位置，它通过双洋走廊成为东北亚与南美和大西洋内部之间的桥梁。 •秘鲁对扩大次区域市场的预测两国之间的历史联系。
但是，中国和秘鲁现实之间的重大差异以及亚洲大国的全球影响力造成了某种依赖性。这反映在商业交易上，在中国，中国已超过美国成为2011年秘鲁出口的主要目的地。
例如，2011年，双边贸易额超过120亿美元，2012年，双边贸易额超过140亿美元。估计中国目前的投资接近20亿美元，基本上是在采矿和能源领域。但是，未来几年将发布重要的投资公告，这些公告如能实现，将巩固秘鲁成为中国在拉丁美洲投资的主要目的地。
合作
1988年，中华人民共和国与我国签署了《科学技术合作基本协议》，以促进经济，科学和技术发展。
CONCYTEC寻求建立与中国的科技合作中期行动计划，其中包括联合合作项目，该计划也将与国家科技发展战略以及指南中指出的指导方针和目标保持一致。国家竞争力委员会最近发布的竞争力议程。
2008年诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼（Paul Robin Krugman）是美国经济学家，普林斯顿大学经济与国际事务教授，伦敦政治经济学院百年教授，卢森堡税收研究部杰出学者我在会议上提到，在纽约市立大学纽约分校的专栏作家和纽约市立大学研究生中心，他和其他国际分析家一样，在ESAN大学也曾经历过秘鲁在中国的危机，因为这是一场危机。原材料出口商取决于东方巨头对金属的需求。 “中国是世界上最大的铜进口国，占全球铜消费量的40％。”
此外，秘鲁是世界第三大铜生产国和第六大黄金生产国。因此，近几个月来经济放缓，部分原因是亚洲国家对原材料的需求下降。 “你应该期望我对中国有错。”
我们还可以提及以下文章：“关于秘鲁的中国研究”，这是神户大学博士学位，国际经济学专家卡洛斯·阿奎诺·罗德里格斯（Carlos AquinoRodríguez）于2013年在圣马科斯大学市长杂志上发表的，亚洲经济与亚洲和拉丁美洲的比较经济，他提到秘鲁与中国之间的经济关系，例如从1990年代开始增长，并指出1993年秘鲁对中国的出口量仅为1.4亿美元，但在2003年达到了6.76亿美元。同样，秘鲁于1998年成为亚太经合组织（APEC）的成员，在这个重要组织中加入中国和其他亚洲经济体，使两国之间的关系更加紧密。
中国成为秘鲁最大的贸易伙伴。当年对中国出口69.61亿美元，进口63.21亿美元。 2012年，与中国的贸易继续增长（尽管秘鲁对世界的出口没有增长），对中国的出口额为76.92亿美元，进口额为77.95亿美元。那一年，秘鲁对华出口总额的17％。秘鲁与中国之间的政治关系非常牢固，两国之间的最高级别进行了几次访问。 1991年4月，阿尔贝托·藤森（Alberto Fujimori）成为第一位秘鲁总统访华，在他的十年任期中，他总共进行了4次访问。 1995年10月，当时的中国总理李鹏他对秘鲁进行了正式访问，成为第一位访华的中国国家元首。 2005年6月，总统亚历杭德罗·托莱多对中国进行了国事访问。 2008年，秘鲁主办了亚太经合组织论坛领导人会议，中国国家主席胡锦涛访华。秘鲁总统奥兰塔·乌玛拉（Ollanta Humala）于2013年4月对中国进行了国事访问，习近平主席接待了他，成为了会见新当选的中国领导人的第一批外国政要之一。除了这些访问以外，秘鲁和中国领导人在亚太经合组织其他国家领导人会议期间也举行了几次会议。2005年6月，总统亚历杭德罗·托莱多对中国进行了国事访问。 2008年，秘鲁主办了亚太经合组织论坛领导人会议，中国国家主席胡锦涛访华。秘鲁总统奥兰塔·乌玛拉（Ollanta Humala）于2013年4月对中国进行了国事访问，习近平主席接待了他，成为了会见新当选的中国领导人的第一批外国政要之一。除了这些访问外，秘鲁和中国领导人在亚太经合组织其他国家领导人会议期间还举行了几次会议。2005年6月，总统亚历杭德罗·托莱多对中国进行了国事访问。 2008年，秘鲁主办了亚太经合组织论坛领导人会议，中国国家主席胡锦涛访华。秘鲁总统奥兰塔·乌玛拉（Ollanta Humala）于2013年4月对中国进行了国事访问，习近平主席接待了他，成为了会见新当选的中国领导人的第一批外国政要之一。除了这些访问以外，秘鲁和中国领导人在亚太经合组织其他国家领导人会议期间也举行了几次会议。秘鲁总统奥兰塔·乌玛拉（Ollanta Humala）于2013年4月对中国进行了国事访问，习近平主席接待了他，成为了会见新当选的中国领导人的第一批外国政要之一。除了这些访问以外，秘鲁和中国领导人在亚太经合组织其他国家领导人会议期间也举行了几次会议。秘鲁总统奥兰塔·乌玛拉（Ollanta Humala）于2013年4月对中国进行了国事访问，习近平主席接待了他，成为了会见新当选的中国领导人的第一批外国政要之一。除了这些访问以外，秘鲁和中国领导人在亚太经合组织其他国家领导人会议期间也举行了几次会议。
另一位强调这两个国家之间依赖性的分析师是辛西娅·桑伯恩（Cynthia Sanborn），他是太平洋大学研究中心（CIUP）的主任，也是同一所大学的政治学高级教授。Sanborn博士撰写和编辑了许多书籍和文章，涉及与秘鲁和国际政治，企业社会责任和采掘业相关的主题，包括《中国经济与采掘业：秘鲁的挑战》（与维克托·托雷斯（VíctorTorres）合作）她告诉我们，成长中的中国的需求为秘鲁等国家打开市场和吸引新投资创造了巨大的机会。但是，它们也引起了人们对过度依赖初级出口的风险的担忧。
5.概念框架
经济依赖
经济依存关系是一国的经济状况受到另一国发生的事件的强烈影响的情况。换句话说，在这种情况下，一个国家的经济与生产水平更高的另一个国家的经济状况的演变紧密相关。
当国家之间的关系不对称时，就会产生经济依赖。经济依赖性是一个定性的概念，但是已经开发了衡量经济依赖性的指标。一个流行的指标考虑到了出口。
该指标的一个非常简单的示例如下：
从国家A的角度来看依赖性，国家B = A指向B的出口百分比/ B指向A的B出口百分比。
•经济增长率
经济状况的某些代表性变量增加的百分比，例如在国家一级的国民生产总值或收入。
增长率是量化一个国家在给定时期内所经历的进步或延迟的方式。通常将其与实际国内生产总值和实际人均收入联系起来；并在国家之间进行比较。
•商业交流
商业交易是考虑（当今）国际贸易政策和与世界其他国家的外交关系，在各方之间以方便的价格买卖商品，其重要性是战略性的，主要是向市场提供商品和服务。根据竞争和比较优势满足社会中的基本或投机需求，这可以使一个国家成为特定商品或服务的唯一生产者或申请人的特殊位置，从而帮助该国通过产生投资来提高竞争力以及向支持内部贸易赤字的国家提供税收，这些贸易赤字是提高地方价格和竞争力的补充。
•经济趋同
经济差异的减少，通常以人均收入或国家或地区之间经济和社会相关性的其他主要指标（GDP，就业…）衡量。
经济融合有两种类型：
- 真正的一个-包括长期改善欧共体国家的生活水平，使最贫穷的国家与最富裕的国家和名义上的国家-包括实现价格稳定，货币稳定，利率，赤字和公共利率。
6.方法论
这项研究是使用有关1970-2014年中国和秘鲁经济增长率的历史数据进行的。已使用George Box和Gwilym Jenkins方法对每个时间序列进行了分析，该方法估计了每个变量在识别阶段和ARIMA模型（由其自身的滞后或随机冲击的滞后所解释）的详细过程中所经历的过程。 。
来源：多洛雷斯教授加西亚马托斯
www.est.uc3m.es/esp/nueva_docencia/comp_col_get/lade/Econometria_II_NOdoce NCIA / Documentaci％C3％B3N％20Y％20apuntes / TEMA％206_Metodolog％C3％ADA％20BO
X -Jenkins.pdf
6.1。随机单变量模型（美国）
我们将在本主题中讨论的统计模型是单变量模型。这些模型的特征在于，可以使用有关其过去的信息来了解变量的动态。这些模型提供的信息通常对于经济分析人员非常有用，因为它提供了有关流程特征的信息。
这些模型的一般符号为：
其中，是ARIMA过程（p，d，q）
d是一个非负整数参数，指示应用于该序列的正则差的数量。
L是常规延迟算子，使得
p，q是确定前两个运算符的顺序的非负整数参数，
遵循上述条件的US模型（随机单变量）称为ARIMA过程（p，d，q）。
6.2。单输出传输（UT）
模型在这种类型的模型中，由表示的因变量或也称为输入，由称为输出或自变量的变量解释，该变量通过开发模型来模拟两个时间序列之间的结构和动态关系。因果关系，也被认为是先验的，即从输入到输出存在单向因果关系，排除了反馈的可能性。
结构模型
哪里
其中，确定对演化的响应的系数是传递函数的移动平均值部分，这是传递函数的自回归部分。
b;它是一个非负整数参数，包括传递函数中的死区时间，换句话说，它是事件影响所花费的周期数。
对的
时间序列
传递模型优于随机单变量模型，因为它们允许获取变量之间的关系。
它还可以获取这些UT模型，从而获得长期系统的利润，从而使分析师能够提供更充分，更广泛的可视化效果，因为如果仅留下这些关系的短期影响，分析将非常糟糕变量，由以下表达式给出：
如果答案都是肯定的
，则效果的传递速度通常通过平均延迟来描述，该平均延迟是变量受输出变量的变化影响最大的时间。
如果输入变量是可控制的，则这些模型用于模拟和
评估策略，如果不能控制，则它们可以分析由输出变量的演变所定义的特定情况或可能的情况，从而影响响应变量输入。
6.3。两个变量的VAR MODEL（自回归向量）
实际上，这种类型的模型通常有两个以上的内生变量和一个以上的滞后。我们可以将其视为扩展的AR（p）模型，该模型经常用于预测作为系统的相互关联的时间序列，并对它们进行评估以分析随机干扰或冲击对系统动态行为的影响。
它是一个系统，其中每个变量都由系统所有内生变量的滞后来解释。
在具有两个内生变量的p滞后的VAR模型的一般表示中，包括常数在内，它将采用矩阵形式：
VAR（P）：
2个变量
假设：
传统上，几乎所有在宏观经济水平上估计的经济模型都是通过联立方程模型进行的，但这有局限性，因为它使变量受到许多限制。另一方面，另一种立场是，没有施加任何可疑的限制，缺乏适当的理由，将系统的所有变量均视为内生的，并以某种方式由经验结果决定了许多方面。
脉冲响应
函数脉冲响应函数在经济学科中可能非常重要，但是有两个局限性：
- 干扰是单一的，但不同变量的度量单位可能有所不同，在解释时必须将其考虑在内。当可以关联当代干扰时会出现这种干扰，实际上通常是当不同系统变量的干扰可能同时发生时。
这些问题的解决方案通过对扰动向量进行正交处理得以纠正，并且由于方差-协方差矩阵是对称的，也就是说定义为正，因此Cholesky分解保证了存在一个非奇异且次等的三角形矩阵P，检查：
如果VAR模型代表MA
我们以以下形式表示
我们这样
做是组成向量的变量
换句话说，扰动独立于系统中的其他扰动而发生。
因此，脉冲响应函数提供了以标准偏差测得的第j个变量的随机创新的效果，该变量通过VAR的动态结构直接影响变量i和所有内生变量，因为变量滞后出现在所有方程式中。
方差分解
经济分析的另一个重要工具是预测误差方差的分解。
每个内生变量的预测“ S”期的方差在VAR中的内生变量的分量冲击之间分解，从而报告了有关VAR的每个随机创新中变异性影响的相对重要性的信息。
V（
道具=,;第i个变量的第i个变量的预测误差的方差的比例是第j个变量中的第
i个变量的
创新所引起的第i个变量的预测误差的方差
6.4。总体图
根据上述方法，分析秘鲁和中国的经济增长率之间的关系以及VAR模型的估算如下图：
阶段1：阐述该序列的随机单变量模型已分析
此阶段分为以下几个阶段：
1）从可靠来源生物系列中获取数据
2）识别该系列是否稳定
3）选择p，q的顺序并决定是否包含。
4）模型的估计
5）模型的验证分析
阶段2：动态传递函数的详细说明。
它分为以下几个阶段：
1）现在，我们将分析ARMA模型来分析中国的经济增长率
2）我们得到的残渣，相当于对系列的过滤或预漂白
3）我们对秘鲁的可变经济增长率进行了分析与我们应用于中国经济增长率的过滤器相同
4）我们估计了秘鲁的经转换的经济增长率与之间的互相关函数。
5）分析了互相关的重要性，并估计了传递函数。
6）估计了转移模型的噪声模型，因为它包括了冲击对秘鲁经济增长率的影响。
7）
第3阶段模型的重新制定：为所分析的序列准备VAR模型
1）通过2种检验来估算VAR模型和我们将要包括的滞后：Akaike-Schwarz准则和似然比检验，以及检查多项式A（L）是否满足平稳性条件。
2）通过交换冲击的顺序来获得脉冲响应函数和阶跃响应函数，以便能够看到这些变量在启动时对哪个冲击具有更持久的影响。
3）我们发现方差分解，这告诉我们在一个标准偏差中，第i个变量的每次随机创新对第i个变量的预测误差的方差的重要性。
6.5。数据
经过分析的序列具有年度周期性，涵盖1970年至2014年之间。所使用的序列如下：
•中国的经济增长率（以下简称“或”）
•中国的经济增长率秘鲁（以下简称）
系列数据取自世界银行门户网站，以百分比为单位
7.结果
7.1。Dickey-Fuller平稳性测试
在此第一阶段中，目标是确定序列是否固定，以便跟随第二阶段，即获得传递函数。如果它们不是固定的，则可以将其转换为它们的差或对数形式，以校正非平稳性。
在进行了Dickey-Fuller检验后，我们确定秘鲁和中国的经济增长率均为固定时间序列（附件3）。
7.2。估计转移模型
一旦确认两个序列是平稳的，分析的下一阶段包括尝试量化秘鲁的经济增长率对因变量的影响，它具有自变量即经济增长率。来自中国。
首先，我们将找到中国可变增长率的ARIMA过程，我们将通过其在I级（0）的简单和部分自相关函数进行识别，因为它的积分为0。
经济增长率的估计模型中国
= + +6.385036721是AR（1）（附件4）。
其中：
E（
秘鲁（及中国）经济增长率
在完成第二阶段的所有阶段之后，我们获得以下确定的估计转移模型（附件5）：
投入：中国的
增长率产出：秘鲁的增长率
估计的噪声模型：
增益为
V（1）= 0.387226
7.3。估计的VAR
模型估计的VAR 模型如下（附件6）：
在大多数情况下，VAR模型的系数估计值通常没有太多解释，其中aij，k衡量Yj的单位变化对K个周期后的Yi，i的影响。
这主要是由于两个因素：
•自由度通常很小。
•包含不同变量的滞后可以实现高度的多重共线性。
这就是为什么我们不再专注于在估计的VAR模型中首先获得的系数的解释，而是专注于分析两个变量之间的动态关系的原因中国经济增长率和经济增长率在秘鲁，为此，我们使用两种工具：脉冲响应函数和预测误差方差的分解。
摘要表以选择适当的VAR顺序
标准2滞后3滞后4滞后5滞后
赤池11.20239 11.37517 11.56556 11.23355
Schwarz 11.61197 11.95440 12.31786 12.16243对
数似然-230.8516 -224.8787 -219.0939 -202.6709
这是从VAR过程模型的MA表示中获得的。
估计的脉冲响应函数
冲击顺序：中国的经济增长率-秘鲁的经济增长率
解释：
如果随机创新的变化始于中国的增长率，则次年相同变量的随机休克效应将对秘鲁经济增长率的短期变化做出反应（水平1）以标准偏差测得的4.719为正，并且正如我们注意到的那样，它在周期3中减小并变为负值，但是在周期8中它变为正值，直到它变为零为止，因为它是一个固定变量，而对周期1的响应中国经济增长率受到创新的冲击，它一直在缓慢增长，直到三年后
（周期3），从那一刻开始
下降，直到十年后（水平10）。
从第6期开始产生负面
影响，产生暂时性影响。
受到影响后第二年对秘鲁经济增长率的随机冲击对中国经济增长率的短期变化的响应（水平1）为零，尽管在第2阶段迅速减少，表明存在暂时性影响，而对中国经济增长率创新的冲击的响应在4年后（水平4）有所下降，但此后直到第8阶段一直变为负值。尽管它在第九年之后增加，但可以忽略不计。
冲击顺序：秘鲁的经济增长率-中国的经济增长率
解释：
如果随机创新的变化始于秘鲁的增长率，
则次年相同变量的随机休克效应对秘鲁经济增长率的短期变化的反应（延迟1 ）为以
标准偏差测得的4.719的正值，正如我们注意到的那样，它在第三年（期间3）减少并变为负值，但是在周期8内它变为正数，直到它成为零为止，因为它是一个
固定变量，就像在前面的案例中进行了分析，在该案例中，
中国经济增长率开始受到冲击，而对于中国经济增长率的创新所产生的冲击，在第一阶段中没有
直到第三年才有所增加，但我们注意到
秘鲁的经济增长率
在展望期10之前一直呈负增长。
解释：
如果随机创新的变化始于秘鲁的增长率，那么在视野1中，相同变量的随机休克对秘鲁经济增长率的短期变化的响应是正数为0.003076，以标准差表示，虽然我们注意到它在
周期est3中有所增加，但是在周期8中它变为正数，直到变为零为止，然后减小，在该周期中它为负数，因为它是一个固定变量，在中国经济增长率创新的冲击下，它缓慢增长
直到第3阶段，然后从那里下降到地平线10，从第6阶段开始为负，这具有暂时性影响。
方差分解
冲击顺序：中国的经济增长率-秘鲁的经济增长率
冲击顺序：秘鲁的经济增长率-中国的经济增长率
中国经济增长率方差的分解在短期变化中预测方差的分解中，我们观察到对于地平线1的中国经济增长率，其100％的变化是由于相同变量创新的冲击，直到第10阶段一直保持在约86％的水平，这是由
视野1 中秘鲁经济增长率的随机创新所解释的，尽管其参与度随着时间持续到10个周期后达到14.23％。
阶跃响应函数
冲击顺序：中国的经济增长率-秘鲁的经济增长率
8.结论和建议
在这项工作中，当我们估计转移模型时，我们将秘鲁的经济增长率作为输入，而中国的经济增长率作为输出，则报告了这两个变量之间的关系，而不是增长率的单位增长率。根据我们的经验结果，可以说，如果中国的经济增长率在2015年增长1％，秘鲁的经济增长率将在2017年和2020年增长0.61％，增长率将下降0.75％，如果我们对2024年进行更雄心勃勃的分析，秘鲁增长率的响应将增长约0，53％，但我们作为经济学家不能停留在短期研究中，因此，在我们的研究中，我们获得了利润，这使我们获得了秘鲁的经济增长率面对增长率的单位变动所产生的总体影响从长远来看，中国的经济增长是积极的，这证实了我们这项研究的假设，即秘鲁对亚洲国家有经济依赖，而这一增长为0.349％。
我们可以从结果中得出的另一个结论是，由于中国将在2015年将其经济增长率降低0.551％（相对于中国2014年经济增长率和2015年预测的变化），秘鲁将做出负面反应为2017年其经济增长率下降0.336％。
对于VAR模型的估计部分，它主要用于可视化中国的经济增长率和秘鲁的经济增长率的响应，因为任何预期的随机创新都会引起冲突。在VAR模型的同一动态系统中。
在估计的脉冲响应函数中，可以观察到，当中国发起冲击顺序时，秘鲁的经济增长率对中国经济增长率的随机冲击的响应会产生长达三年的积极影响。此后，影响中国经济增长速度的影响在六年后逐渐减少。现在，如果我们将自己置于国际货币基金组织预计亚洲国家经济放缓的当前背景下，则其在2015年和2016年的增速将分别仅为6.8％和6.3％，这意味着其25年来的最差表现，这将导致负面回应。在中国经济增长率造成的冲击之后，我们的经济增长率将持续三年。
现在，在方差分解的一部分中，我们可以得出这样的结论：当冲击起因是中国的经济增长率时，对秘鲁经济增长率的变化影响最大的因素本身就是较高的百分比。同样，但是在这种影响发生10年之后，当冲击顺序始于亚洲国家经济增长率的冲击时，中国的经济增长率对这种变化的参与度就高达37.01％ 。
现在，通过分析中国经济增长率的变化，我们可以看到，震后的第二年对秘鲁经济增长的冲击虽然没有份额，但增长速度非常缓慢，如果我们对过去十年进行分析，我们会发现第十年秘鲁的经济增长率仅解释了14.23％，反映出真正的影响力是中国而不是秘鲁。
建议：
秘鲁必须将其生产权下放到采矿业以外的其他部门，以减少对中国的经济依赖，不仅因为这个原因，而且作为一个纯粹开采矿物的国家，秘鲁的增长无法为人口提供可持续发展这些开发资源的不可再生性质，否则我们将是一个脆弱而脆弱的经济体，但会损害这个外国的增长。
9参考书目
- Uriel-Peiró（）第10章协整和VAR模型，第197-215页Uriel E.“时间序列分析-ARIMA模型” Castro JF-计量经济学II-“时间序列”房屋“现代计量经济学” Cap.XVAlfonso Novales（2013年） ）“自回归向量模型（VAR）”，Carlos AquinoRodríguez（2013年），“关于秘鲁在中国的研究”，圣马科斯大学市长，Carlos AquinoRodríguez
