分布滞后模型ppt课件.ppt

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1、第一节滞后效应与滞后变量模型一、经济活动中的滞后现象在很多情形下，被解释变量Y，不仅受同期的解释变量X的影响，而且还明显依赖于X的滞后值。例如：人们的消费支出不仅与当前收入有关，还取决于过去的收入水平；企业的产出是由现在的投资和过去的投资共同决定的。描述这种现象的经济计量模型就是本章将要介绍的滞后变量模型。1二、滞后效应产生的原因1.心理原因（习惯的影响、信息不充分）经济活动离不开人的参与，人的心理因素对经济变量的变化有很大影响。一方面是心理定势及社会习惯的作用；另一方面是预期心理的影响。2.客观原

2、因（技术性原因、制度性原因）在经济运行中，从生产到流通，每一个环节都需要一段时间，从而形成滞后现象。另外，现代社会中经济活动都是在一定制度下进行的，从而限制了对市场反应的灵活性。2滞后变量模型一般形式为：其中，s、q分别称为滞后解释变量和滞后被解释变量的滞后期长度。若滞后期长度有限，称模型为有限滞后变量模型。若滞后期长度为无限，称模型为无限分布滞后模型。三、滞后变量模型3分布滞后模型形式为：或其中第一式的最大滞后长度s是一个确定的数，因此是有限分布滞后模型。而第二式没有规定最大滞后长度，是无限分布滞

3、后模型。1、分布滞后模型4在分布滞后模型中，回归系数β0称为短期乘数或即期乘数，它表示解释变量X变化一个单位对同期被解释变量Y产生的影响。β1，β2，β3……称为延迟乘数或动态乘数，因为它们是测度以前不同时期X变化一个单位对Y的滞后影响；称为长期乘数或总分布乘数，它表示滞后效应对Y总的影响；而或5自回归模型形式为：其中，q称为自回归模型的阶数。2、自回归模型6一、分布滞后模型的估计难度直接应用最小二乘法估计分布滞后模型会遇到很多困难。由于无限分布滞后模型中包含无限多个参数，我们无法用最小二乘法对其进

4、行估计。对于有限分布滞后模型，最小二乘法原则上是适用的，但在具体应用时会遇到很多困难。第二节分布滞后模型的估计72.如果滞后期较长而样本较小时，就没有足够的自由度进行统计推断。因为，每增加一个解释变量就会失去一个自由度。同时，滞后期每增加一期，可利用的数据就会减少一个。1.有限分布滞后模型的最大滞后长度s较难确定。其确定往往带有主观随意性。3.时间序列资料中，大多存在序列相关问题（如Xt-1与Xt-2）。在分布滞后模型中，这种序列相关问题就转化为解释变量之间的多重共线性问题。8由于以上原因，在实践中

5、很少用最小二乘法直接估计分布滞后模型。一般是对分布滞后模型施加约束条件，以便减少模型中的参数。所谓经验加权估计法就是根据经验对滞后变量的系数赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，形成新的变量，再利用最小二乘法进行估计。常见的滞后结构赋权类型有：（1）递减滞后结构；（2）不变滞后结构；（3）倒U型滞后结构；二、经验加权估计法9（1）优点简单易行、不损失自由度、避免多重共线性及参数估计具有一致性。（2）缺点权数的设置具有主观随意性。经验加权估计法的优缺点例如，考虑一个滞后3期的分布滞后模

6、型权数分别设为10三、阿尔蒙Almon估计法对于有限分布滞后模型将参数βi（i=0,1,2，…，s）看成是相应滞后期i的函数：由美国经济学家Almon于1965年提出的。11i＊＊＊＊＊＊＊如果参数βi（i=0,1,2，…，s）的值近似落在一条光滑曲线上，则可以用一个关于i的次数较低的多项式表示参数。0132…s12此式称为Almon多项式变换。多项式的阶数m必须小于有限分布滞后模型的最大滞后长度s，否则就达不到减少参数个数的目的。在具体应用时，m一般取2或3，不超过4。具体列出来就是:即13可得模

7、型:把它们代入：其中:14在上式中，解释变量不再是X，而是X的线性组合Z，多重共线性将因此而明显减弱。显然，只要随机误差项满足线性回归模型的假定，就可以用OLS估计得到α，α0，…，αm的估计值后，再由计算出βi的估计值。15说明1.具体应用时，首先要确定有限分布滞后模型的最大滞后长度s。确定滞后长度的一种简便方法就是根据调整后的判定系数确定滞后长度。做法:先用Yt对Xt，Xt-1回归，再用Yt对Xt，Xt-1，Xt-2…回归，直到调整后的判定系数的值达到最大为止。162.确定m的方法：先给m一个较

8、大的值（例如，假定m=4），然后用t检验逐步降低多项式的阶数，直到αm在统计上显著为止。17第三节自回归模型的构建有两种情形需要引入自回归模型，一是将无限分布滞后模型通过变换转换为自回归模型；二是在模型中考虑了预期因素而导出自回归模型。这些模型主要有Koyck变换模型、自适应预期模型、局部调整模型。18一、库伊克Koyck模型Koyck提出了如下假定：参数按几何数列衰减，即：i=0，1，2，…或上式中,0＜λ＜1,λ称为分布滞后的衰减率,即随着滞后期的增加，滞后变量对