文档介绍：第七章分布滞后模型与自回归模型
§ 滞后变量模型
§ 分布滞后模型的估计
§ 自回归模型的估计
§ 格兰杰因果检验
滞后变量模型
. 1 何谓滞后变量模型
不仅含变量的当前值,而且含变量的滞后值(过去值)的回归模型,也称动态模型。
两类滞后变量模型
1. 分布滞后变量模型
特征: 仅含解释变量 X 的当前值和滞后值。
分布滞后变量模型的一般表示式:
式中 S 表示滞后期长度。
【例】消费函数。某人年薪增加了1000元,并不全部消费掉。第1年增加消费 400元,第2年增加消费300元,第3年增加消费200元。于是消费函数为:
2. 自回归模型
特征:含解释变量 X 的当前值和被解释变量 Y 的滞后值。
1阶自回归 AR(1):
2阶自回归 AR(2):
p阶自回归 AR(p):
1. 心理原因
人们由于心理定势与行为习惯,其经济行为滞后于经济形势。如加薪、或中彩票,不可能很快改变生活方式,全部消费掉增加的收入。
制度原因
契约、制度因素也造成经济行为的滞后。如定期存款到期才能提取,对消费水平造成滞后影响。
技术原因
现实的经济运行中,“生产-流通-消费”各环节都存在时滞。如工业生产中,当年产出往往依赖于过去若干年内投资的固定资产;农产品产量取决于前一年的价格;货币投放量对物价的影响。
滞后的原因
分布滞后模型的估计
一、分布滞后模型估计的困难:
1. 滞后期长度无法确定;
2. 在样本有限的情况下,如果滞后期较长,缺乏足够的自由度;
3. 同名变量滞后值之间可能高度相关,即存在多重共线性。
二、分布滞后模型的修正估计方法
1. 经验加权法
根据实际问题的特点、经验,给模型中的各滞后变量指定权数,将滞后变量按权数线性组合,构成一个新变量。
假定滞后期为3,X 越滞后,对 Y 的影响越弱,呈递减趋势,则可构造一个递减滞后结构。
如按 1/2、1/4、1/6、1/8递减,则令新变量 Z 为:
1. 经验加权法(续)
原模型变为:
然后用OLS求回归参数。
优点:简单易行;不产生多重共线性。
缺点:权数的确定比较主观,随意性大。
实践中可以采用尝试法,多选几组权重,根据统计检验结果,选择最佳权数组合。
常见的滞后结构:
0
0
0
(a) 递减滞后
(b) 不变滞后
(c) 倒 V 滞后
【例】已知1955-1974年美国制造业库存量Y和销售额X的统计资料,设有限分布滞后模型为:
运用经验加权法,选择下列3组权数
(1) 1, 1/2, 1/4, 1/8;
(2) 1/4, 1/2, 2/3, 1/4;
(3) 1/4, 1/4, 1/4, 1/4;
分别估计上述模型,并选择最佳回归方程。
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