滯后變量模型ppt課件-文庫吧在線文庫
【正文】 遞減型： ◎ 即認(rèn)為 權(quán)數(shù)是遞減的 ， X的近期值對 Y的影響較遠(yuǎn)期值大 。 tttt YXY ???? ???? ? 1210稱為 一階自回歸模型（ firstorder autoregressive model）。 ?滯后效應(yīng)的存在要求在經(jīng)濟建模過程中，必須考慮過去因素的影響，即在模型中通過引入合適的變量表達(dá)滯后效應(yīng)。 ◎ 制度原因 ：如定期存款到期才能提取，造成了它對社會購買力的影響具有滯后性。 1sii???（ 2）自回歸模型（ autoregressive model） 其中滯后期 q稱為自回歸模型的 階數(shù)（ order）。 ? 各種方法的 基本思想 大致相同：都是通過對各滯后變量 加權(quán) ， 組成 線性合成變量 而有目的地減少滯后變量的數(shù)目 ， 以緩解多重共線性 ， 保證自由度 。假如參數(shù)估計結(jié)果為 = 0?? 1??= 則原模型的估計結(jié)果為： 321321 ?????? ?????????? ttttttttt XXXXXXXXY? 經(jīng)驗權(quán)數(shù)法的 優(yōu)點 是：簡單易行； 缺點 是：設(shè)臵權(quán)數(shù)的隨意性較大 ? 通常的做法 是： 多選幾組權(quán)數(shù)，分別估計出幾個模型，然后根據(jù)常用的統(tǒng)計檢驗（Ｒ 2檢驗，Ｆ檢驗， t檢驗，Ｄ Ｗ檢驗），從中選擇最佳估計式。 tttt WWWY 210 2 7 0 6 3 1 9? ???? （ ）（ ） （ ） （ ） 求得的分布滯后模型參數(shù)估計值為 : 0?? =0 . 3 2 3 ， 1?? =1 . 7 7 7 ， 2?? = 2 .6 9 0 ， 3?? = 3 .0 6 1 ， 4?? = 2 . 8 9 1 ， 5?? =2 .1 8 0 ， 6?? = 0 .9 2 7 ? 經(jīng)過試算發(fā)現(xiàn)，在 2階阿爾蒙多項式變換下，滯后期數(shù)取到第 6期，估計結(jié)果的經(jīng)濟意義比較合理。 ? 以 自適應(yīng)預(yù)期模型 以及 局部調(diào)整模型 為例進行說明。顯然，這是一個 自回歸模型 。故有如下 局部調(diào)整假設(shè) ： )( 11 ?? ??? tettt YYYY ? 或 1)1( ???? tett YYY ?? (*) 其中， ?為 調(diào)整系數(shù) ， 0? ? ?1 將 (*)式代入 ttet XY ??? ??? 10 得 tttt YXY ??????? ????? ? 110 )1(這一模型稱為 局部調(diào)整模型。 對于一階自回歸模型 tttt YXY ???? ???? ? 1210?由于原模型已假設(shè)隨機擾動項 ?t與解釋變量 X及其滯后項不存在相關(guān)性，因此上述工具變量與 ?t不再線性相關(guān)。 但 LM=， ?=5%下，臨界值 ?2(1)=， 判斷： 模型已不存在一階自相關(guān)。 如果 : FF?(m,nk) ，則拒絕原假設(shè)；同理，進行（ **）式的檢驗，如果不拒絕原假設(shè)： Y各滯后項前的參數(shù) λ整體顯著為零 ，則認(rèn)為 X是 Y的格蘭杰原因。 但在 2階滯后時，檢驗的模型存在 1階自相關(guān)性。 ? Eviews提供了格蘭杰因果關(guān)系檢驗的選項，可以直接進行相應(yīng)的檢驗。所謂的“解釋變量”、“被解釋變量”通常是 先驗設(shè)定 的 ? 格蘭杰從 預(yù)測角度 給出了因果關(guān)系的一種定義，將這種定義下的因果關(guān)系稱為 格蘭杰因果關(guān)系。 ?事實上，對于自回歸模型， ?t項的自相關(guān)問題始終存在，對于此問題，至今沒有完全有效的解決方法。 ? 因此， 對自回歸模型的估計主要需視滯后被解釋變量與隨機擾動項的不同關(guān)系進行估計。 為確保經(jīng)濟健康發(fā)展，央行必須保持一定的貨幣供給。包含一個預(yù)期解釋變量的期望模型具有如下形式： 01 et t tYX? ? ?? ? ?由于預(yù)期變量是不可實際觀測的，實際應(yīng)用中往往對預(yù)期的形成機理作出假定。 ?但科伊克變換也同時產(chǎn)生了兩個新問題： ◎ 模型存在隨機誤差項 vt的一階自相關(guān)性； ◎ 滯后被解釋變量 Yt1與隨機項 vt不獨立。 例如取 m=2，得 將上式代入分布滯后模型： 0( ) , 0 , 1 , ,m kikki i s??????2 20 1 20( ) ( ) , 0 , 1 , ,kikki i i i s? ? ? ? ??? ? ? ? ??20020 1 20 0 0() = ( ) ( )skt k t i tiks s st i t i t i ti i iY i XX i X i X? ? ?? ? ? ? ????? ? ?? ? ???? ? ?????? ? ? ???? ? ?定義新變量 將原模型轉(zhuǎn)換為： ◎ 第二步：模型的 OLS估計 對變換后的模型進行 OLS估計，得 再計算出 : 0 1 2? ? ?,? ? ?求出滯后分布模型參數(shù)的估計值 : 20 1 20 0 0, ( ) , ( )s s st t i t t i t t ii i iW X W i X W i X? ? ?? ? ?? ? ?? ? ?0 0 1 1 2 2t t t t tY W W W? ? ? ? ?? ? ? ? ?2 20 1 20( ) ( ) , 0 , 1 , ,kikki i i i s? ? ? ? ??? ? ? ? ??0 1 2? ? ? ?, , , , s? ? ? ?? 由于 ms，新模型中的變量個數(shù)少于原模型中的變量個數(shù)，從而自由度得到保證，并在一定程度上緩解了多重共線性的問題。 ◎ 即認(rèn)為 權(quán)數(shù)是相等的 ， X的逐期滯后值對值 Y的影響相同 。 ?可以用滯后模型來模擬分析經(jīng)濟系統(tǒng)的變化調(diào)整過程。 含有滯后解釋變量的模型 ， 又稱 動態(tài)模型 （ Dynamical Model） 。167。 滯后變量模型 ?一般形式： q， s：滯后時間間隔 ?上述模型既含有 Y對自身滯后變量的回歸 ， 還包括著 X分布在不同時期的滯后變量 ， 一般稱為 自回歸分布滯后模型 （ autoregressive distributed lag model, ADL） ： ◎ 有限自回歸分布滯后模型： 滯后期長度有限 ◎ 無限自回歸分布滯后模型： 滯后期無限 ， tststtqtqttt
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