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正文內(nèi)容

滯后變量模型ppt課件(編輯修改稿)

2024-12-01 00:02 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 654 ??? ??? ttt XXX ( 0 .9 3 ) ( 1. 09 ) ( 1 . 12 ) 2R= 77 0 F= 42 . 54 DW= 1 . 03 ( 3)科伊克( Koyck)方法 ? 科伊克方法是將無限分布滯后模型轉(zhuǎn)換為自回歸模型,然后進(jìn)行估計 tiitit XY ??? ??? ????0如果 偏回歸系數(shù) ?i隨滯后期 i按幾何級數(shù)衰減: ii ??? 0?其中, 0?1,稱為分布滯后衰減率, 1?稱為 調(diào)整速率 ( Speed of adjustment),稱上述模型為 幾何分布滯后模型( 科伊克模型)??梢酝ㄟ^科伊克變換轉(zhuǎn)換為自回歸模型。 對于無限分布滯后模型: ? 科伊克變換的具體做法 : 將科伊克假定 ?i=?0?i代入無限分布滯后模型,得 tiitit XY ???? ??? ????00滯后一期并乘以 ? ,得 (*) 1101 ??? ????? ? ti itit XY ???????將( *)減去( **)得科伊克變換模型: (**) 101 )1( ?? ?????? ttttt XYY ???????整理得 科伊克模型的一般形式 : tttt vcYbXaY ???? ? 1其中: ?? )1( ??a , 0??b , ??c , 1??? tttv ??? ?科伊克模型的特點: ◎ 以一個滯后因變量 Yt1代替了大量的滯后解釋變量 Xti,使 無限分布滯后模型變換 為一個 一階自回歸模型 ,最大限度地節(jié)省了自由度,解決了滯后期長度 s難以確定的問題; ◎ 由于滯后一期的因變量 Yt1與 Xt的線性相關(guān)程度可以肯定小于 X的各期滯后值之間的相關(guān)程度,從而緩解了多重共線性。 ?但科伊克變換也同時產(chǎn)生了兩個新問題: ◎ 模型存在隨機(jī)誤差項 vt的一階自相關(guān)性; ◎ 滯后被解釋變量 Yt1與隨機(jī)項 vt不獨立。 這些新問題需要進(jìn)一步解決。 三、自回歸模型的參數(shù)估計 ?主要考慮滯后被解釋變量與隨機(jī)擾動項的關(guān)系 ? 一個無限期分布滯后模型可以通過科伊克變換轉(zhuǎn)化為 自回歸模型 。 ? 事實上, 許多滯后變量模型都可以轉(zhuǎn)化為自回歸模型, 自回歸模型是經(jīng)濟(jì)生活中更常見的模型。 ? 以 自適應(yīng)預(yù)期模型 以及 局部調(diào)整模型 為例進(jìn)行說明。 自回歸模型的構(gòu)造 ( 1)自適應(yīng)預(yù)期( Adaptive expectation)模型 ? 在某些實際問題中,因變量 Yt并不取決于解釋變量的當(dāng)前實際值 Xt,而取決于 Xt的未來“預(yù)期水平” Xt+ 1e。 例如 : 家庭現(xiàn)期消費水平,取決于未來的預(yù)期收入; 投資取決于對未來利潤的預(yù)期; 商品的需求量往往取決于對未來價格水平的預(yù)期 這些例子表明: 某些經(jīng)濟(jì)變量的變化會受到另一些經(jīng)濟(jì)變量預(yù)期值的影響 。 ?為了處理這種現(xiàn)象,可以將解釋變量預(yù)期值引入模型,建立“期望模型”。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(jī)理作出假定。常用的假定之一是: 自適應(yīng)預(yù)期假定( AE假設(shè)): 經(jīng)濟(jì)活動主體會根據(jù)自己過去在作預(yù)期時所犯錯誤的程度來修正其以后每一時期的預(yù)期 。即: 11()e e et t t tX X X X???? ? ?其中: r為 預(yù)期系數(shù) ( coefficient of expectation),0?r ?1。 11()e e et t t tX X X X???? ? ??這個假定還可寫成: 1( 1 )eet t tX X X?? ?? ? ?將此代入“期望模型”,有: 0 1 1 1( 1 ) et t t tY X X? ? ? ? ? ??? ? ? ? ?將“期望模型”滯后一期,并兩端同乘 (1r),得: 1 0 1 1 1( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )et t tYX? ? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ? ?(*) (**) 以 (*)減去( **),整理得: 其中: 0 1 1( 1 )t t t tY X r Y? ? ? ? ??? ? ? ? ?1( 1 )t t t? ? ? ? ?? ? ?該模型稱為 自適應(yīng)預(yù)期模型 。顯然,這是一個 自回歸模型 。 ( 2)局部調(diào)整 (Partial Adjustment)模型 ? 經(jīng)濟(jì)活動中,同樣存在這樣一類現(xiàn)象:為了適應(yīng)解釋變量的變化,因變量有一個預(yù)期的最佳值與之對應(yīng)。 例: 企業(yè)為了保證生產(chǎn)和銷售,必須保持一定的原材料儲備。對應(yīng)于一定的產(chǎn)量或銷售量 Xt,存在著預(yù)期的最佳庫存 Yte。 為確保經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展,央行必須保持一定的貨幣供給。對應(yīng)于一定的經(jīng)濟(jì)總量水平,存在著一個預(yù)期的最佳貨幣供給量 上述例子說明: 解釋變量的現(xiàn)值影響著因變量的預(yù)期值 ,即有: ttet XY ??? ??? 10? Yte同樣不可觀測。而可以想像, 因變量的實際變化往往只是預(yù)期變化的一部分 。例如由于生產(chǎn)條件的波動,生產(chǎn)管理方面的原因,庫存儲備 Yt的實際變化量只是預(yù)期變化的一部分。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。 顯然這也是一個 自回歸模型。 自回歸模型的參數(shù)估計 0),co v ( 1 ?? tt vY 0),co v ( 1 ??tt vv◎ 科伊克模型: 對于自回歸模型 tqiititt YXY ???? ???? ???110估計時的主要問題: 滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)擾動項相關(guān);以及隨機(jī)擾動項出現(xiàn)序列相關(guān)性。 tttt vYXY ????? ? 10)1( ????1??? t
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