時(shí)間序列、動(dòng)態(tài)計(jì)量和非平穩(wěn)性-預(yù)覽頁
【正文】 tKtKtttt XXXXY ?????? ??????? ??? ?2211015 由于分布滯后模型的參數(shù)較多，且滯后長(zhǎng)度未知，因此分布滯后模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)存在一定的問題和困難。 ? 基本思想是利用先驗(yàn)信息和經(jīng)驗(yàn)，以滯后期 i的一個(gè)適當(dāng)次數(shù)的多項(xiàng)式模擬分布滯后模型的系數(shù)，從而簡(jiǎn)化分布滯后模型和方便參數(shù)估計(jì)。20 ? 把這些估計(jì)值代入滯后參數(shù)多項(xiàng)式，得到各個(gè)滯后參數(shù)的估計(jì)值： 這就是分布滯后模型參數(shù)的阿爾蒙多項(xiàng)式法估計(jì)。 kk ??? 0? 0 1 0 , 1 ,k?? ? ?，k?k????????? 100kk? ???123 ? 把 代入分布滯后模型 (61)，得到 （ 62） ? 再把（ 62）滯后一期得 （ 63） ? 再計(jì)算 (62) (63)得到 kk ??? 0?ttttt XXXY ??????? ?????? ?? ?220210132020211 ????? ?????? ttttt XXXY ??????? ?)()1( 101 ?? ?????? ttttt XYY ?????????24 ? 移項(xiàng)整理得 ? 對(duì)該模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，再代回滯后系數(shù)函數(shù)得到原模型參數(shù)的估計(jì)值，可以克服了無限分布滯后模型參數(shù)估計(jì)的困難。 ??? ttt ???? 1?tY25 ? 考伊克方法把包含 等未知參數(shù)的無限分布滯后模型，轉(zhuǎn)化為僅含 三個(gè)未知參數(shù)的線性回歸模型，能最大限度地降低共線性等問題。 ? 但自回歸模型的自回歸項(xiàng)必然是隨機(jī)變量，如果這些自回歸項(xiàng)與誤差項(xiàng)有關(guān)，那么普通最小二乘估計(jì)就不適用。 28 (二 )自回歸模型中隨機(jī)變量作解釋變量的另一個(gè)問題 —— 對(duì)模型誤差項(xiàng)的誤差序列自相關(guān)性檢驗(yàn)。 )?(1?2cV arnnH??? ?29 三、因果性檢驗(yàn) —— 格蘭杰檢驗(yàn)（ Granger test） ? 格蘭杰檢驗(yàn)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量因果性的方法。只要用模型 進(jìn)行回歸，并構(gòu)造出相應(yīng)的 F統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)假設(shè)： ytqtxptxqtxptxxt YYXXX ?????? ???????? ???? ?? 111100: 210 ???? xqxxH ??? ?
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