滯后變量ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-05-01 08:38本頁(yè)面
【正文】 3） LS Y C X (0 TO 3) ③ 計(jì)算 zt=ytet GENR Z=YRESID ④ 將 zt替代自回歸模型中的 yt1， 并用廣義差分法 （ 設(shè)存在一階自相關(guān)性 ） 估計(jì)模型： LS Y C X Z(1) AR(1) 上述命令過(guò)程也可以用 TSLS命令統(tǒng)一寫(xiě)成： TSLS Y C X Y(1) AR(1) @ C X(0 TO 3) 第四節(jié) 滯后效應(yīng)分析 一 、 滯后效應(yīng)的乘數(shù)分析 對(duì)于分布滯后模型 yt=a+b0xt+b1xt1+… +bkxtk+μ t bi反映了解釋變量各期值 xti對(duì) yt的影響程度 ， 根據(jù)乘數(shù)的概念可以定義： b0：為短期乘數(shù) ， 表示解釋變量變化一個(gè)單位對(duì)同期被解釋變量所產(chǎn)生的影響；即短期影響； bi：為延期乘數(shù)或動(dòng)態(tài)乘數(shù) ， 反映了解釋變量在各滯后時(shí)期的單位變化對(duì) yt產(chǎn)生的影響 ， 即 x的滯后影響； ：為 （ s期 ） 中期乘數(shù) ， 反映了解釋變量對(duì) yt的 s期累計(jì)影響； ??siib0 ：為長(zhǎng)期乘數(shù) ，表明 x變動(dòng)一個(gè)單位對(duì) y產(chǎn)生的累 計(jì)總影響（假設(shè) b= 存在） 利用乘數(shù)可分析解釋變量對(duì)被解釋變量的滯后影響過(guò)程 。 例如 ， 如果估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)為： ???0iib???0iib21 ?? ???? tttt xxxay 則短期乘數(shù)為 ， 延期乘數(shù)為 、 ， 長(zhǎng)期乘數(shù)為 ；這意味看：當(dāng)收入增加 1元時(shí) ， 消費(fèi)者將在本期增加 元的消費(fèi) ， 下一期增加 ， 再下期增加 ；增加 1元收入對(duì)消費(fèi)的 長(zhǎng)期作用為 。 二、滯后效應(yīng)的速度分析 滯后效應(yīng)的速度 ， 是指滯后效應(yīng)需要經(jīng)歷多長(zhǎng)時(shí)間才能發(fā)揮的作用 （ 或達(dá)到一定的效果 ） 。 常用指標(biāo)有： 乘數(shù)效應(yīng)比 Ds ???????00iisiisbbsD長(zhǎng)期乘數(shù)期中期乘數(shù) 稱(chēng) Ds為截止到第 s期為止的乘數(shù)效應(yīng)比 ， 它反映了 xt的變動(dòng)在經(jīng)歷 s期之后 ， 對(duì) yt的影響所達(dá)到 （ 或完成 ） 的程度 。使 Ds達(dá)到某個(gè)百分比 （ 如 90%） 的 s值越小 ， 則作用時(shí)間越快 ， 滯后時(shí)間越短 。 平均滯后時(shí)間 MLT 稱(chēng) MLT為平均滯后時(shí)間 （ 或平均滯后 ） ， 實(shí)際上是以各期延期乘數(shù)為權(quán)數(shù)的 、 各滯后期的加權(quán)平均數(shù) ， 反映了滯后期的平均長(zhǎng)度 。 其值越小 ， 則平均滯后期越短 ， 表明 y對(duì) x變化的反應(yīng)速度越快 。 三 、 自回歸模型的滯后效應(yīng)分析 一階自回歸模型 yt=c0+c1xt+c2yt1+νt ???????00iiiibibM L T將其逐步遞推可以轉(zhuǎn)換成幾何分布滯后模型： 所以 ， 一階自回歸模型的各項(xiàng)滯后效應(yīng)指標(biāo)為： 短期乘數(shù)： c1 動(dòng)態(tài)乘數(shù)： c1 c2i i=…… 長(zhǎng)期乘數(shù)： c1 /(1c2) 平均滯后： c2 /(1c2) ......1 2221121120 ?????? ?? tttt xccxccxccc
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