第8章 滞后变量模型.pdf

第 8 章 滞后变量模型 8.1 滞后变量模型的基本概念 8.1.1 滞后现象与产生滞后现象的原因 因变量受其自身或其他经济变量前期水平影响的经济现象，称之为滞后现象（或滞后效 应）。产生滞后现象的原因主要有以下几个方面： 1．经济变量自身的原因：有些经济变量的发展变化有很强的继往性，当期水平与前期 水平有极为密切的关系。 2．决策者心理上的原因 3．技术上的原因 4．制度的原因 8.1.2 滞后变量与滞后变量模型 所谓滞后变量 (lagged variable)，是指过去时期的、对当前因变量产生影响的变量。 滞后变量可分为滞后解释变量与滞后因变量两类。把滞后变量（滞后解释变量与滞后因变量） 引入回归模型，这种回归模型称为滞后变量模型。含有滞后解释变量的模型，又称为动态模 型。 滞后变量模型的一般形式为 y a b x b x b x  y  y  y u (8.1.1) t 0 t 1 t 1 k t k 1 t1 2 t 2 p tp t k,p 分别为滞后解释变量和滞后因变量的滞后期长度。y 为被解释变量y 的第q 阶 其中， t p 滞后，xt k 为解释变量x 的第k 阶滞后。若滞后期长度为有限，称模型为有限滞后变量模型； 若滞后期长度为无限，称模型为无限滞后变量模型。由于模型既含有y 对自身滞后变量的回 归，还包括解释变量x 分布在不同时期的滞后变量，因此，一般称为自回归分布滞后模型 （autoregessive distributed lag model，ADL）。 1．分布滞后模型 如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时 期的滞后值上，即模型形如 y a b x b x b x u (8.1.2) t 0 t 1 t 1 k tk t y a b x b x b x u (8.1.2)* t 0 t 1 t 1 k tk t 具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型 (distributed lag model)。 在分布滞后模型中，各系数体现了解释变量的各个滞后值对因变量的不同影响程度。 b 称为短期影响乘数 (或即期乘数、短期乘数、短期效果)，表示本期解释变量 x 变动 0 一个单位对被解释变量 y 值产生的影响，即短期影响。 b 称为延期过渡性乘数（或中期乘数、动态乘数）(i=1，2，…，k，…)，表示解释变 i 量在各滞后期变动一个单位对 y 值的影响大小，即 x 的滞后影响。 b 称为长期影响乘数（或长期乘数、总分布乘数、长期效果），表示 x 变动一个单位 i 时，由于滞后效应而形成的对y 值总的影响大小。 ˆ 例如，设有消费模型： Ct 1500.8 0.6y t 0.3y t 1 0.1y t2 ，则本期收入对本期消 费的影响为0.6；上期收入对本期消费的影响为0.3；上上期收入对本期消费的影响为 0.1。 2．自回归模型 如果滞后变量模型的解释变量仅包括自变量 x 的当期值和因变量的若干期滞后值，即模 型形如 y a b x  y  y  y 