实验十分布滞后模型解读.doc

实验九 分布滞后模型 【实验目的】 掌握分布滞后模型的建立和估计 【实验内容】 表.1给出了电力基本建设投资X与发电量Y的相关资料，拟建立一多项式分布滞后模型来考察两者的关系。 表.1 中国电力基本建设投资与发电量 年份 基本建设投资（亿元）X 发电量（亿千瓦时）Y 年份 基本建设投资（亿元）X 发电量（亿千瓦时）Y 1975 30.65 1958 1986 161.6 4495 1976 39.98 2031 1987 210.88 4973 1977 34.72 2234 1988 249.73 5452 1978 50.91 2566 1989 267.85 5848 1979 50.99 2820 1990 334.55 6212 1980 48.14 3006 1991 377.75 6775 1981 40.14 3093 1992 489.69 7539 1982 46.23 3277 1993 675.13 8395 1983 57.46 3514 1994 1033.42 9218 1984 76.99 3770 1995 1124.15 10070 1985 107.86 4107 由于无法预知电力行业基本建设投资对发电量影响的时滞期，需取不同的滞后期试算。经过试算发现，在2阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第6期，估计结果的经济意义比较合理。 估计过程如下： 输出结果如下： 输出结果的下边部分给出了分布滞后模型的各滞后期的参数。 最后得到分布滞后模型估计式为： (13.62) (0.19) (2.14) (1.88) (1.86) (1.96) (1.1) (0.24) 表5.3给出了中国1978—2000年按当年价测度的GDP与居民消费CONS数据，检验两者的因果关系。 表5.3 中国GDP与消费支出 单位：亿元 年份 CONS GDP 年份 CONS GDP 1978 1759.100 3605.600 1990 9113.200 18319.50 1979 2005.400 4074.000 1991 10315.90 21280.40 1980 2317.100 4551.300 1992 12459.80 25863.70 1981 2604.100 4901.400 1993 15682.40 34500.70 1982 2867.900 5489.200 1994 20809.80 46690.70 1983 3182.500 6076.300 1995 26944.50 58510.50 1984 3674.500 7164.400 1996 32152.30 68330.40 1985 4589.000 8792.100 1997 34854.60 74894.20 1986 5175.000 10132.80 1998 36921.10 79003.30 1987 5961.200 11784.70 1999 39334.40 82673.10 1988 7633.100 14704.00 2000 42911.90 89112.50 1989 8523.500 16466.00 取两阶滞后，过程如下： 输入要检验的变量。 输入滞后阶数。 输出结果如下： 从上面的输出结果可以看出，根据伴随概率值知道，在5%的显著水平下： 拒绝GDP不是CONS的格兰杰检验，即GDP是CONS的格兰杰检验。 接受CONS不是GDP的格兰杰检验。 已知1970—1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如表5.4所示。 假定销售量对厂房设备支出有一个分部滞后效应，使用4期滞后和2次多项式去估计此分布滞后模型。 检验销售量与厂房设备支出的Granger因果关系，使用直至6期为止的滞后并评述结果。 表5.4 单位：10亿美元 年份 厂房开支Y 销售额X 年份 厂房开支Y 销售额X 1970 36.99 52.805 1981 128.68 168.129 1971 33.6 55.906 1982 123.97 163.351 1972 35.42 63.027 1983 117.35 172.547 1973 42.35 72.931 1984 139.61 190.682 1974 52.48 84.79 1985 152.88 194.538 1975 53.66 86.58