计量经济学第7章.ppt

产生滞后效应的原因 心理原因 在经济转型变革时期，人们往往由于心理定势，而不能及时适应新的变化，表现为行为决策滞后。 技术原因 投入和产出之间总是存在时间滞后。 制度原因 契约因素：合同，定期存款 管理因素：管理层次过多，信息不灵 滞后变量模型 定义：带有滞后变量的模型称为滞后变量模型。 Yt = b0 + b1 Yt-1 + b2 Yt-2 + … + bjYt-j + a0 Xt + a1 Xt-1 + a2 Xt-2 + … + ak Xt-k + u 式中： Yt-j ：因变量的第 j 期滞后 Xt-k：自变量的第 k 期滞后 　　　　　　　　　有限分布滞后模型（滞后期取值有限） 分布滞后模型(自变量滞后) 　　　　　无限分布滞后模型（滞后期取值无限） 自回归模型(包括因变量滞后) 假定影响因变量Y 的仅仅是具有滞后分布结构的自变量 X。 Yt = a0 + b0 Xt + b1 Xt-1 + b2 Xt-2 + … + bs Xt-s + u b0 ：为短期乘数，表示本期X对Y 的线性作用大小 bi ：为延期乘数或动态乘数，表示解释变量在各滞后期变动一个单位对Y的影响，即x的滞后影响。 如果 b = ? bi 存在，i=0,1,2…,s b 称为长期分布或总分布乘数。表示X 变动一个单位时，由于滞后效应而形成的对Y值的总的影响。 分布滞后模型 对分布滞后模型直接采用OLS不适宜 没有先验准则确定滞后期长度； 如果滞后期较长，有效样本观察值较少，将缺少足够的自由度进行估计和统计检验； 同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型存在严重多重共线性。 分布滞后模型的参数估计 第7章 虚拟变量和滞后变量 7.1　虚拟变量 7.2　滞后变量 7.1　虚拟变量 问题的提出 虚拟变量的定义 虚拟变量的引入方式 虚拟变量的特殊应用 模型中引入虚拟变量的作用 虚拟变量设置的原则 问题的提出 经济变量 定性变量 定量变量 　　　建立和应用计量经济学模型时，除了要考虑定量变量的影响外，经常还要考虑定性变量的影响。例如，职业对个人收入的影响、战争与和平对发展经济的影响、繁荣与萧条对就业的影响、文化程度对工资的影响、自然灾害对农业生产的影响、季节对销售量的影响等。所以需要考虑在模型中引入定性变量。 虚拟变量的定义 虚拟变量（dummy variables)，是一种离散结构的量，用来描述所研究变量的发展或变异而建立的一类特殊变量，常用来表示职业、性别、季节、灾害、经济结构变化、受教育程度等定性变量的影响。习惯上用Ｄ表示虚拟变量，虚拟变量的取值通常为0和1。 虚拟变量的引入 虚拟变量在模型中可以作自变量，也可以作因变量。 虚拟变量的引入方式 加法方式 乘法方式 一般方式 虚拟变量模型应用举例 1 反常情况 0 正常情况 Y = b0 + b1 X + b2 D + u 反常情况: Y = (b0 + b2 ) + b1 X + u 正常情况: Y = b0 + b1 X + u 1、加法方式 D = X Y b0 b2 虚拟变量与其它自变量之间的关系是相加关系， 称这种引入虚拟变量方式为加法方式，其作用在 于调整模型中的截距 正常 反常 1 反常情况 0 正常情况 Y=b0+b1 X+b11 DX+ u 反常情况: Y = b0 + (b1+ b11)X + u 正常情况: Y = b0 + b1 X + u 2、乘法方式 D = X Y b0 正常 反常 虚拟变量与其它自变量之间的关系是相乘关系， 这种引入虚拟变量方式为乘法方式，其作用在 于调整模型中的斜率。 1 反常情况 0 正常情况 Y=b0+b01D+b1 X+ b11D X+u 反常情况: Y=(b0+b01)+(b1+b11) X+u 正常情况: Y = b0 + b1 X+u 3、一般方式 D = X Y b0 b01 正常 反常 虚拟变量与其它自变量之间的关系既是相加关系 又是相乘关系，这种引入虚拟变量方式为一般方 式，其作用在于调整模型中的截距和斜率。P.262 虚拟变量的特殊应用 1．调整季节波动 2．检验模型的结构稳定性 3．分段回归 4．混合回归 1．调整季节波动 使用虚拟变量也可以反映季节因素的影响。例如，利用季度数据分析某公司利润y与销售收入x之间的相互关系时，为研究四个季度对利润的季节性影响，引入三个虚拟变