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* §12.2 分布滞后模型的直接估计法 设无限滞后模型 (12.2.1) 一、艾特-丁伯根(Alt-Tinbergen)法 为了克服最大滞后期k难以确定的问题, F·F·Alt和J·Tinbergen提出所谓顺序估计法。 二、经验加权估计法 1. 递减滞后结构 这类滞后结构假定权数是递减的,认为滞后变量 对因变量的影响随着时间的推移越来越小,即遵 循近大远小的原则。这种滞后结构在经济现象中 较为常见。 2. 矩形滞后结构 这类滞后结构假定权数不变,即认为滞后变量对 因变量的影响不随时间的推移而变化,其作用保 持不变,称为矩形滞后结构或不变滞后结构。 3. Λ型滞后结构 在这种形式中,权数开始为递增,然后为递减, 形成“Λ”形状,因此称为Λ型滞后结构或倒 V 型滞后结构。 三、阿尔蒙(Almon)估计法 1. 阿尔蒙估计法 对模型(12.2.1)的系数,我们总是要求它满足条 件(12.1.6),即系数的和为有限以及渐近地趋于0, 至于以什么方式趋向零没有作具体要求。 于是,Almon对模型(12.2.1)中的系数用阶数适 当的多项式去逼近,经过适当变换,得出一个 可用常规方法估计的新模型。 设 (12.2.2) 最高阶数 r 应视函数形式而定。但是,在实际应 用时,一般r取3或4已经足够了。 作为例子,我们取k = 3,r = 2。此时分布滞后模 型为 (12.2.3) 所作的变换为: (12.2.4) 其中 为待定参数。 将(12.2.4)代入(12.2.3)整理得 (12.2.5) 将(12.2.5)简记为 (12.2.6) 其中 利用样本数据,对模型(12.2.6)应用OLS法,得出参 数估计值,再利用变换(12.2.4)可求原模型的参数 估计: (12.2.7) 上述方法很容易推广至具有更多滞后解释变量的情形。 设有限模型如下: (12.2.8) 我们仍取 ; 的结构为 (12.2.9) 其中 为待定参数。 将(12.2.9)代入(12.2.8)整理得: (12.2.10) *

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