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滞后变量模型与自回归模型.pptVIP

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第五章经典单方程计量经济学模型:专门问题;§5.1滞后变量模型;在经济运行过程中,广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响,而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。;1、滞后效应与与产生滞后效应的原因;产生滞后效应的原因;2、滞后变量模型;〔1〕分布滞后模型〔distributed-lagmodel〕;如果各期的X值保持不变,那么X与Y间的长期或均衡关系即为;2、自回归模型〔autoregressivemodel〕;二、分布滞后模型的参数估计;2、分布滞后模型的修正估计方法;递减型:;即认为权数是相等的,X的逐期滞后值对值Y的影响相同。

如滞后期为3,指定相等权数为1/4,那么新的线性组合变量为:;权数先递增后递减呈倒“V”型。

例如:在一个较长建设周期的投资中,历年投资X为产出Y的影响,往往在周期期中投资对本期产出奉献最大。

如滞后期为4,权数可取为

1/6,1/4,1/2,1/3,1/5

那么新变量为;例5.2.1对一个分布滞后模型:;经验权数法的优点是:简单易行

缺点是:设置权数的随意性较大;〔2〕阿尔蒙〔Almon〕多项式法;假定其回归系数?i可用一个关于滞后期i的适当阶数的多项式来表示,即:;定义新变量;由于m+1s,可以认为原模型存在的自由度缺乏和多重共线性问题已得到改善。;例表给出了中国电力根本建设投资X与发电量Y的相关资料,拟建立一多项式分布滞后模型来考察两者的关系。;由于无法预见知电力行业根本建设投资对发电量影响的时滞期,需取不同的滞后期试算。;为了比较,下面给出直接对滞后6期的模型进行OLS估计的结果:;〔3〕科伊克〔Koyck〕方法;科伊克变换的具体做法:;科伊克模型的特点:;三、自回归模型的参数估计;〔1〕自适应预期〔Adaptiveexpectation〕模型;由于预期变量是不可实际观测的,往往作如下自适应预期假定:;将;〔2〕局部调整(PartialAdjustment)模型;或:;2、自回归模型的参数估计;局部调整模型:;(1)工具变量法;在实际估计中,一般用X的假设干滞后的线性组合作为Yt-1的工具变量:;〔2〕普通最小二乘法;例建立中国长期货币流通量需求??型;;对局部调整模型;注意:;四、格兰杰因果关系检验;格兰杰因果关系检验〔Grangertestofcausality〕;〔3〕Y与X间存在双向影响,表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零;;如果:FF?(m,n-k),那么拒绝原假设,认为X是Y的格兰杰原因。;例检验1978~2000年间中国当年价GDP与居民消费CONS的因果关系。;取两阶滞后,Eviews给出的估计结果为:;;随着滞后阶数的增加,拒绝“GDP是居民消费CONS的原因”的概率变大,而拒绝“居民消费CONS是GDP的原因”的概率变小。

如果同时考虑检验模型的序列相关性以及赤池信息准那么,发现:滞后4阶或5阶的检验模型不具有1阶自相关性,而且也拥有较小的AIC值,这时判断结果是:GDP与CONS有双向的格兰杰因果关系,即相互影响。

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