【導讀】固－液、液－液分離的方法通稱離心分離。離心分離操作的機械稱為離心機。離心機用于淀粉、牛奶、酵母、啤酒、果汁、砂。糖、桔油、食用動物油、米糠油等食品加工中，分級等工藝過程。懸浮液是由液體和懸浮于其中的固體顆粒組成的。固體顆粒是由許多單個顆粒及聚集在一起。乳濁液的穩(wěn)定性低，當懸浮液珠達一定的。它的兩相會較快地分層。1．離心力場中顆粒在流體中的運動情況。顆粒愈細，則沉降速度愈小，同而形成內(nèi)外兩層圓柱面，密度大的在外層。為了從離心機轉(zhuǎn)鼓內(nèi)分別引出輕、重液體，轉(zhuǎn)鼓。大的懸浮液和物料的脫水。超高速離心機：Fr＞50000，主要用于分離極。行星差速器9使7和4同向旋轉(zhuǎn)，但有速差。管式離心機常用于動物油、植物油和魚油的脫。水及果汁、蘋果漿及糖漿的澄清。的固粒產(chǎn)品或得到盡量多的濾液。

　　

【正文】 2. 分布滯后模型的修正估計方法 人們提出了一系列的修正估計方法，但并不很完善。 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 。 (1)經(jīng)驗加權(quán)法 根據(jù)實際問題的特點 、 實際經(jīng)驗給各滯后變量指定權(quán)數(shù) ， 滯后變量按權(quán)數(shù)線性組合 ， 構(gòu)成新的變量 。 權(quán)數(shù)據(jù)的類型有： ?遞減型 ： 即認為 權(quán)數(shù)是遞減的 ， X的近期值對 Y的影響較遠期值大 。 如消費函數(shù)中 ， 收入的近期值對消費的影響作用顯然大于遠期值的影響 。 例如： 滯后期為 3的一組權(quán)數(shù)可取值如下： 1/2， 1/4， 1/6， 1/8 即認為 權(quán)數(shù)是相等的 ， X的逐期滯后值對值 Y的影響相同 。 如滯后期為 3， 指定相等權(quán)數(shù)為 1/4， 則新的線性組合變量為： ? 矩型 ： 3212 41414141??? ???? ttttt XXXXW則新的線性組合變量為： 3211 81614121??? ???? ttttt XXXXW 權(quán)數(shù)先遞增后遞減 呈倒 “ V”型 。 例如： 在一個較長建設周期的投資中 ， 歷年投資 X為產(chǎn)出 Y的影響 ， 往往在周期期中投資對本期產(chǎn)出貢獻最大 。 如滯后期為 4， 權(quán)數(shù)可取為 1/6， 1/4， 1/2， 1/3， 1/5 則新變量為 ? 倒 V型 43213 5131214161???? ????? tttttt XXXXXW例 對一個分布滯后模型： tttttt XXXXY ?????? ?????? ??? 33221100給定遞減權(quán)數(shù)： 1/2， 1/4， 1/6， 1/8 令 3211 81614121??? ???? ttttt XXXXW原模型變?yōu)椋? ttt WY ??? ??? 110該模型可用 OLS法估計。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 642?????? ?????????? ttttttttt XXXXXXXXY 經(jīng)驗權(quán)數(shù)法 的 優(yōu)點 是：簡單易行； 缺點 是：設置權(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方檢驗，Ｆ檢驗， t檢驗，Ｄ Ｗ檢驗），從中選擇最佳估計式。 （ 2）阿爾蒙（Ａ lmon）多項式法 主要思想： 針對有限滯后期模型，通過阿爾蒙變換，定義新變量，以減少解釋變量個數(shù)，然后用 OLS法估計參數(shù)。 主要步驟為： 第一步，阿爾蒙變換 對于分布滯后模型： titisit XY ??? ??? ???0 假定其回歸系數(shù) ?i可用一個關于滯后期 i的適當階數(shù)的多項式來表示，即 : ???? mkkki i1)1(??i=0,1,… ,s 其中， ms1。阿爾蒙變換要求先驗地確定適當階數(shù) k，例如取 k=2，得： 22121)1()1()1( ?????? ??iiikkki ????（ *） 將 (*)代入 分布滯后模型： titkkksit XiY ??? ???? ????? 210))1((tsitsiit XiXi ???? ?????? ??????022201 )1()1(titisit XY ??? ??? ???0得： 定義新變量 ?????siitt XiW01 )1( ?????siitt XiW022 )1(將原模型轉(zhuǎn)換為： tttt WWY ???? ???? 2211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 : 21 ?,?,? ???s??? ?,?,? 21 ? 求出滯后分布模型參數(shù)的估計值 : 22121)1()1()1( ?????? ??iiikkki ???? 由于 m+1s，可以認為原模型存在的自由度不足和多重共線性問題已得到改善。 需注意的是 ，在實際估計中，阿爾蒙多項式的階數(shù) m一般取 2或 3，不超過 4，否則達不到減少變量個數(shù)的目的。 例 表 電力基本建設投資 X與 發(fā)電量 Y的相關資料，擬建立一多項式分布滯后模型來考察兩者的關系。 表 5 .2 .1 中國電力工業(yè)基本建設投資與發(fā)電量 年度 基本建設投資 X （億元） 發(fā)電量 （億千瓦時） 年度 基本建設投資 X （億元） 發(fā)電量 （億千瓦時） 1975 30 .6 5 1958 1986 16 1. 6 4495 1976 39 .9 8 2031 1987 21 0. 88 4973 1977 34 .7 2 2234 1988 24 9. 73 5452 1978 50 .9 1 2566 1989 26 7. 85 5848 19 79 50 .9 9 2820 1990 33 4. 55 6212 1980 48 .1 4 3006 1991 37 7. 75 6775 1981 40 .1 4 3093 1992 48 9. 69 7539 1982 46 .2 3 3277 1993 67 5. 13 8395 1983 57 .4 6 3514 1994 10 33 .4 2 9218 1984 76 .9 9 3770 1995 1 12 4. 15 10070 1985 10 7. 86 4107 由于無法預見知電力行業(yè)基本建設投資對發(fā)電量影響的時滯期，需取不同的滯后期試算。 tttt WWWY 210 2 7 0 6 3 1 9? ???? （ ）（ ） （ ） （ ） 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。 2階 阿爾蒙 多項式估計結(jié)果如下： 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 最后得到分布滯后模型估計式為： 321????????tttttXXXXY （ 1 3 .6 2 ） ( 0 .1 9 ) ( 2 .1 4 ) ( 1 . 8 8 ) ( 1 .8 6) 654 9 2 8 9 ??? ??? ttt XXX ( 1 .9 6 ) ( 1 .1 0 ) ( 0 .2 4 ) 為了比較，下面給出直接對滯后 6期的模型進行 OLS估計的結(jié)果： 321????????tttttXXXXY （ 1 2 . 43 ） ( 1 . 80 ) ( 1 . 89 ) ( 1. 21 ) ( 0 . 3 6) 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，然后進行估計 。 對于無限分布滯后模型： tiitit XY ??? ??? ????0 科伊克變換假設 ?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）。 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 ????? ??? ? tiitit 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： （ 1）以一個滯后因變量 Yt1代替了大量的滯后解釋變量 Xti，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； （ 2）由于滯后一期的因變量 Yt1與 Xt的線性相關程度可以肯定小于 X的各期滯后值之間的相關程度，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： （ 1）模型存在隨機項和 vt的一階自相關性； （ 2）滯后被解釋變量 Yt1與隨機項 vt不獨立。 這些新問題需要進一步解決。 三、自回歸模型的參數(shù)估計 ? 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)濟生活中更常見的模型。 ? 以 適應預期模型 以及 局部調(diào)整模型 為例進行說明。 1. 自回歸模型的構(gòu)造 （ 1）自適應預期（ 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前實際值 Xt，而取決于 Xt的 “ 預期水平 ” 或 “ 長期均衡水平 ” Xte。 例如 ，家庭本期消費水平，取決于本期收入的預期值； 市場上某種商品供求量，決定于本期該商品價格的均衡值。 tett XY ??? ??? 10因此， 自適應預期模型 最初表現(xiàn)形式是： 由于預期變量是不可實際觀測的，往往作如下 自適應預期假定 : )( 11 ettetet XXrXX ?? ???其中： r為 預期系數(shù) （ coefficient of expectation） , 0?r ?1。 該式的經(jīng)濟含義為： “ 經(jīng)濟行為者將根據(jù)過去的經(jīng)驗修改他們的預期 ” ，即本期預期值的形成是一個逐步調(diào)整過程， 本期預期值的增量是本期實際值與前一期預期值之差的一部分 ，其比例為 r 。 這個假定還可寫成： ettet XrrXX 1)1( ????將 ettet XrrXX 1)1( ????tett XY ??? ??? 10得： 代入 將（ *）式滯后一期并乘以 (1r),得： 11101 )1()1()1()1( ??? ??????? tett rXrrYr ???(**) 以 (*)減去（ **），整理得： tttt vYrrXrY ????? ? 110 )1(??1)1( ???? ttt rv ??其中 可見 自適應預期模型 轉(zhuǎn)化為 自回歸模型 。 tettt XrrXY ??? ????? ? ])1([ 110(*) （ 2）局部調(diào)整 (Partial Adjustment)模型 ? 局部調(diào)整模型主要是用來研究物資儲備問題的。 ? 例如 ，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。對應于一定的產(chǎn)量或銷售量Xt，存在著預期的最佳庫存 Yte。 ? 局部調(diào)整模型的最初形式為： ttet XY ??? ??? 10Yte不可觀測。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期變化的一部分。 )( 11 ?? ??? tettt YYYY ?或： 1)1( ???? tett YYY ??(*) 儲備按預定水平逐步進行調(diào)整，故有如下 局部調(diào)整假設 ： 其中， ?為 調(diào)整系數(shù) ， 0? ? ?1