第七章分布滞后模型与自回归模型(新)1案例.ppt

* 回归结果见表7.2 表7.2 * 表中 对应的系数分别为 的估计值 。将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出 的估计值，分布滞后模型的最终估计式为： * 在实际应用中，EViews提供了多项式分布滞后指令“PDL”用于估计分布滞后模型。在EViews中输入 和 的数据，进入Equation Specification 对话栏，键入方程形式： * 其中，“PDL指令”表示进行阿尔蒙多项式分布滞后模型的估计，括号中的3表示 的分布滞后长度，2表示阿尔蒙多项式的阶数。在Estimation Settings栏中选择Least Squares(最小二乘法)，点击OK，屏幕将显示回归分析结果（见表7.3）。 * 表7.3 * 需要指出的是，用“PDL”估计分布滞后模型时， EViews所采用的滞后系数多项式变换不是形如 （7.4）式的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的 派生形式。 因此，输出结果中 、 、 对应的估计系数不是阿尔蒙多项式系数 的估计。但同前面分步计算的结果相比，最终的 分布滞后估计系数式 是相同的。 * 【案例7.2】 货币主义学派认为，产生通货膨胀的必要条件是货币的超量供应。物价变动与货币供应量的变化有着较为密切的联系，但是二者之间的关系不是瞬时的，货币供应量的变化对物价的影响存在一定时滞。在中国，大家普遍认同货币供给的变化对物价具有滞后影响，但滞后期究竟有多长，还存在不同的认识。下面采集1996年1月－2008年11月全国广义货币供应量和物价指数的月度数据（见教材表7.4）对这一问题进行研究。 * 为了考察货币供应量的变化对物价的影响，我们用广义货币M2的月增长量 作为解释变量，以居民消费价格月度同比指数 为被解释变量进行研究。首先估计如下回归模型: 得如下回归结果（表7.5）。 * 表7.5 * 从回归结果来看， 的t统计量值不显著，表明当期货币供应量的变化对当期物价水平的影响在统计意义上不明显。为了分析货币供应量变化影响物价的滞后性，我们做滞后6个月的分布滞后模型的估计，结果见表7.6。 * 表7.6 * 从回归结果来看， 各滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量的变化对物价水平的影响要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后期的系数的t统计量值不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。为此，我们做滞后12个月的分布滞后模型的估计，结果见表7.7。 * * * 表7.7显示，从 到 , 回归系数都不显著异于零，而 的回归系数t统计量值为2.8696，在5％显著性水平下拒绝系数为零的原假设。这一结果表明，当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过12个月（即一年）后明显地显现出来。为了考察货币供应量变化对物价水平影响的持续期，我们做滞后18个月的分布滞后模型的估计，结果见表7.8。 * * 结果表明，从滞后12个月开始t统计量值显著，一直到滞后15个月为止，从滞后第16个月开始t值变得不显著；再从回归系数来看，从滞后11个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响明显增加，再滞后13个月时达到最大，然后逐步下降。 通过上述一系列分析，我们可以做出这样的判断：在我国，货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为一年，而且滞后影响具有持续性，持续的长度大约为半年，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为 型。 * 当然，从上述回归结果也可以看出，回归方程的不高，DW值也偏低，表明除了货币供应量外，还有其他因素影响物价变化；同时，过多的滞后变量也可能引起多重共线性问题。 如果我们分析的重点是货币供应量变化对物价影响的滞后性，上述结果已能说明问题。如果要提高模型的预测精度，则可以考虑对模型进行改进。 * 第 七 章 结 束 了！ 补充：四、格兰杰因果关系检验 自回归分布滞后模型旨在揭示：某变量的变化受其自身及其他变量过去行为的影响。 然而，许多经济变量有着相互的影响关系 GDP 消费 问题：当两个变量在时间上有先导——滞后关系时，能否从统计上考察这种关系是单向的还是双向的？ 即:主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影响着对方的