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8-2 平稳时间序列模型 Ch8 平稳时间序列模型 8.1 分布滞后模型 8.2 分布滞后模型估计 8.3 自回归分布滞后模型 8.4 案例分析 8.2 分布滞后模型估计 1. 有限分布滞后模型估计 2. 无限分布滞后模型估计 1. 有限分布滞后模型估计 • 方法1：经验加权估计法 （对滞后变量的参数结构做出某种假定） a.递减滞后结构 （如 ，消费问题） （“远小近大”） b.不变滞后结构 c.Λ型滞后结构 （如 ，投资对产出的影响） 方法2 ：阿尔蒙 （Almon）法 方法1：经验加权估计法 例如，假设某经济变量服从一个滞后3期的分布滞后模型 Y   X  X  X  X u t 0 t 1 t 1 2 t 2 3 t 3 t 如果根据经验判断滞后解释变量对被解释变量的影响递减，权数取 某种形式，如 1 1 1 1  : : : : : : 0 1 2 3 2 4 6 8 1 1 1 1 令  ，  ，  ，  ，代入原模型，经整理得 0 0 1 0 2 0 3 0 2 4 6 8  1   1   1   1  Y    X   X   X   X u t 0 t 0 t 1 0 t 2 0 t 3 t 2  4  6  8   1 1 1 1   0 X t  X t 1  X t 2  X t 3 ut 2 4 6 8  令新的线性组合变量为 1 1 1 1 Z X  X  X  X t t t 1 t 2 t 3 2 4 6 8 原模型变为经验加权模型 Y   Z u t 0 t t 经验权数法优缺点 ： 优点 ：简单易行、减少待估参数的个数、减少 自由度损 失、避免多重共线性的干扰、参数估计具有一致