【正文】 ns model） 14 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 一 、 部分調(diào)整模型 在部分調(diào)整模型中 ， 假設(shè)行為方程決定的是因變量的理想值 （ desired value） 或目標(biāo)值 Yt*， 而不是其實(shí)際值 Yt： Yt* =α +β Xt+ut （ 1） 由于 Yt*不能直接觀測(cè) ， 因而采用 “ 部分調(diào)整假說(shuō) ” 確定之 ， 即假定因變量的實(shí)際變動(dòng) （ Yt–Yt1） ,與其理想值和前期值之間的差異 （ Yt* –Yt1）成正比： Yt – Yt1=δ （ Yt* Yt1） (2） 0≤ δ ≤ 1, δ 稱為調(diào)整系數(shù) 。 ,X,YYXY ???? ???? )1(XY ??? ??? 112 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 從實(shí)踐的觀點(diǎn)來(lái)看 ， 科克變換模型很有吸引力 ，一個(gè) OLS回歸就可得到 α 、 β 和 λ 的估計(jì)值 （ α 的估計(jì)值是 （ 7） 式中的常數(shù)項(xiàng)除以 1減 Yt1的系數(shù)估計(jì)值 ） 。 由于目前計(jì)算機(jī)速度已不是個(gè)問(wèn)題 ， 你可以很容易達(dá)到你所要求的精度 。 （ 2）式中僅有三個(gè)參數(shù)： α 、 β 和 λ 。 第一種是僅包含滯后外生變量的模型 ， 第二種是包含滯后內(nèi)生變量的模型 。 讓我們用兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子說(shuō)明之 。 在本例中 ， 滯后的因變量 （ 內(nèi)生變量 ） 作為解釋變量出現(xiàn)在方程的右端 。 這方面最著名的兩種方法是科克方法和阿爾蒙方法 。 7 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 二 . 非線性最小二乘法 非線性最小二乘法實(shí)際上是一種格點(diǎn)搜索法 。這一形式使得我們可以很容易分析該模型的短期（即期）和長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)特性（短期乘數(shù)和長(zhǎng)期乘數(shù)）。 這可以說(shuō)是按下葫蘆起了瓢 。 （ 2）式 Yt – Yt1=δ （ Yt* Yt1） (2） 可改寫為： Yt =δ Yt* +(1δ ) Yt1 (3） 16 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) (1） 式 Yt* =α +β Xt+ut 代入（ 3）式 Yt =δ Yt* +(1δ ) Yt1 ，得到 Yt=αδ+βδXt+(1δ )Yt1+δ ut （ 4） 用此模型可估計(jì)出 α 、 β 和 δ 的值。 為了建立一個(gè)描述這種行為的模型， Lintner假設(shè)各公司有一個(gè)長(zhǎng)期的目標(biāo)派息率 γ ，理想的股息 Dt*與現(xiàn)期利潤(rùn) Π t有關(guān)，其關(guān)系為 Dt*=γΠt 20 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 而實(shí)際股息服從部分調(diào)整機(jī)制 tttt UDDD ???? ? )( 1*?ttttt UDDDD ???? ?? )( 1*1 ?ttt UD ???? ? 1???tttt UDD ????? ? 1)1( ???其中 Ut為擾動(dòng)項(xiàng)。 另一方面 ， 如果經(jīng)濟(jì)正接近充分就業(yè) ， 則政府的擴(kuò)張政策被認(rèn)為將導(dǎo)致通貨膨脹 ， 結(jié)果是工商界的信心受挫 ， 投資下降 。 25 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 假設(shè)你認(rèn)為因變量 Yt與某個(gè)解釋變量 X的預(yù)期值 Xte有關(guān) ， 則可寫出模型 )10(tett uXY ??? ??)11()1( 211 ettet XXX ??? ??? ?? 這里，我們無(wú)法直接用（ 8）或（ 9）代入（ 10）來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)?Xte無(wú)法表示成僅由可觀測(cè)變量組成的表達(dá)式。 持久收入是根據(jù)最近的經(jīng)驗(yàn)和有關(guān)未來(lái)的預(yù)期而主觀決定的，由于是主觀的，因而無(wú)法直接計(jì)量。 31 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) （ 18） 式可改寫為： 即 此式表明 ， 在第 t年 ， 消費(fèi)者將持久收入估計(jì)為實(shí)際收入和以前的持久性收入概念的加權(quán)平均 。 在格點(diǎn)搜索計(jì)算中 ，他將持久收入計(jì)算為現(xiàn)期收入和 16個(gè)滯后收入項(xiàng)的加權(quán)平均值 ， λ 的最優(yōu)值為 ， 得到消費(fèi)函數(shù)中β 的估計(jì)值為 。 （ 2）若解釋變量 Xt獨(dú)立于相應(yīng)的擾動(dòng)因素 ut，即隨機(jī)解釋 變量與擾動(dòng)項(xiàng)同期無(wú)關(guān) ： Cov(Xt,ut)=0, t=1,2,… ,n 則 OLS估計(jì)量為一致估計(jì)量 。適應(yīng)預(yù)期模型的情況與此類似。 43 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 二 、 工具變量法 （ IV法 ， Instrumental Variable） OLS法不能應(yīng)用于科克模型和適應(yīng)預(yù)期模型的原因是解釋變量 Yt1與擾動(dòng)項(xiàng) Vt相關(guān) ， 如果這種相關(guān)能夠被消除的話 ， 我們就可以用 OLS得到一致估計(jì)值 。 tttt VYXY ???? ? 1210 ???ntVZXY tttt ,...,2,1210 ????? ???45 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 應(yīng)該指出 ， 找到一個(gè)好的工具變量絕非易事 ， 并且還可能帶來(lái)新的問(wèn)題 （ 如多重共線性 ） ， 因此 IV法實(shí)用性不大 。 最簡(jiǎn)單的例子是二次和三次多項(xiàng)式的情況 ， 如下圖所示： 圖 2，二次函數(shù) 48 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 圖 3 三次函數(shù) 49 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 一般情況下 ， 在分布滯后模型 中 ， 假定： 其中 p為多項(xiàng)式的階數(shù) ， 如圖 2中 p=2， 圖 3中 p=3。 一般說(shuō)來(lái)，采用高階多項(xiàng)式，擬合效果要好一些，但出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題的可能性要比二階、三階多項(xiàng)式大。解決的方法是對(duì)滯后系數(shù)施加先驗(yàn)約束條件 。 相應(yīng)的調(diào)整機(jī)制為： 適應(yīng)預(yù)期機(jī)制： Xte – Xt1e = γ(Xt – Xt1e) 部分調(diào)整機(jī)制： Yt – Yt1 = δ(Yt* Yt1 ) 其中 Xe和 Y*分別為解釋變量和因變量的 “ 預(yù)期值 ” 或“ 理想值 ” 。 。 阿爾蒙法的優(yōu)點(diǎn)是避免了科克方法帶來(lái)的估計(jì)問(wèn)題 ， 缺點(diǎn)是多項(xiàng)式階數(shù) p和最大滯后長(zhǎng)度 m都必須由使用者事先確定 ， 這往往帶有主觀的色彩 。 根據(jù)這一假設(shè) ， 包含不確定數(shù)目滯后項(xiàng)的模型可簡(jiǎn)化為僅包含非隨機(jī) X變量的現(xiàn)期值和因變量的一期滯后值作為解釋變量的模型： Yt = α(1λ) + βXt + λYt1 + (ut – λut1) 55 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 科克模型大大簡(jiǎn)化了分布滯后模型 ， 代價(jià)是帶來(lái)了嚴(yán)重的估計(jì)問(wèn)題 ， 主要是包含了一個(gè)隨機(jī)的解釋變量 Yt1， 它與擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān) ， 這使得 OLS估計(jì)量不僅有偏 ， 而且不一致 。 54 (海量營(yíng)銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 第六章 小結(jié) 現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)模型往往包括經(jīng)濟(jì)變量的滯后 。 由用戶選擇最大滯后周期 m和多項(xiàng)式階數(shù) p。 當(dāng)然 ， 對(duì)于本節(jié)所涉及的三種模型 ， 由于它們都是幾何滯后模型 ， 因而都可以用前面介紹的非線性方法進(jìn)行估計(jì) ， 該方法盡管費(fèi)時(shí) ， 但沒(méi)有估計(jì)問(wèn)題 。 工具變量法的基本思路是當(dāng)擾動(dòng)項(xiàng) u與解釋變量 X高度相關(guān)時(shí) ， 設(shè)法找到另一個(gè)變量 Z， Z與 X高度相關(guān) ， 而與擾動(dòng)項(xiàng) u不相關(guān) ， 在模型中 ， 用 Z替換 X， 然后用 OLS法估計(jì) ， 變量 Z稱為工具變量 。也就是說(shuō)，即使樣本容量無(wú)