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* §12.3 几种常用的自回归模型 一、柯克(Koyck)模型 对无穷滞后模型 (12.3.1) koyck提出系数结构具有形式: (j = 0,1,2,… ) (12.3.2) 这一假定与(12.1.6)的假定是一致。λ称为递减率, λ值越接近零,递减速度越快。 将Koyck假定(12.3.2)代入(12.3.1)得Koyck分布滞后 模型: (12.3.3) 将(12.3.3)滞后一期并乘以λ,得 (12.3.4) (12.3.3)式减去(12.3.4)式,得 (12.3.5) 或 (12.3.6) 模型(12.3.6)称为柯克模型。 在模型(12.3.6)中只需估计三个参数α、β0及λ, 解决了自由度减少的问题;其次,在模型(12.3.6)中, 只含有自变量xt和滞后因变量yt-1两个变量作解释变 量,解决了多重共线性的问题。 但是,柯克变换引出两个新问题: (1) 柯克模型中的随机项vt存在序列相关性。 (随机项不满足假定4) (12.3.7) (12.3.7)表明vt与vt-1相关。 (2) 自变量yt-1与随机项vt相关(随机项不满足假定5) 事实上,一方面yt与vt有关,yt-1与vt-1有关, 另一方面(12.3.7)表明vt与vt-1有关,所以yt-1不仅 同vt-1有关,而且同vt有关。 柯克变换使分布滞后模型转变成了自回归模型。 它表明分布滞后模型与自回归模型之间存在着深 刻的联系。 二、适应性期望模型 弗里德曼(Friedman)的消费理论认为,本期消费水 平不是取决于本期实际收入,而是取决于预期收入 (长期固定收入),即第t期的消费水平Ct不是依赖于同 期的实际收入水平yt,而是依赖于期望收入水平(长 期固定收入水平) 。因此消费模型可表示为 (12.3.11) 由于期望值 是无法观测的,因而需要对 做出 适应性期望假定: (12.3.12) 其中 为解释变量第t-1期的期望值,yt为解释变 量第t期的实际值。 由模型(12.3.11)解出 (12.3.13) 推迟一期 (12.3.14) 再将(12.3.13)和(12.3.14)代入(12.3.12)得 (12.3.15) 将(12.3.15)简化为 (12.3.16) 其中 (12.3.17) (12.3.16)称为适应性期望模型。 *

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