經(jīng)濟數(shù)學微積分微積分基本公式-wenkub.com
2025-08-06 08:39 本頁面
【正文】 如果各期的 X值保持不變 ， 則 X與 Y間的長期或均衡關系即為 : ??sii0?稱為 長期 （ longrun） 或 均衡乘數(shù) （ total distributedlag multiplier） ， 表示 X變動一個單位，由于滯后效應而形成的對 Y平均值總影響的大小。 2. 滯后變量模型 以滯后變量作為解釋變量，就得到 滯后變量模型 。 如： 消費函數(shù) 通常認為 ， 本期的消費除了受本期的收入影響之外 ， 還受前 1期 ， 或前 2期收入的影響： Ct=?0+?1Yt+?2Yt1+?3Yt2+?t Yt1， Yt2為 滯后變量 。 滯后變量模型考慮了時間因素的作用，使靜態(tài)分析的問題有可能成為動態(tài)分析。 ?????????????????????000110010110001010010010100011)(616515414313212111kkkkkkXXXXXXXXXXXX??????DX,???????????????k????10β???????????????4321????α經(jīng) 濟 數(shù) 學 下頁 返回 上頁 167。 ????01tD **tttt??則進口消費品的回歸模型可建立如下： tttttt DXXXY ???? ????? )( *210 這時，可以 t*=1979年為轉折期，以 1979年的國民收入 Xt*為臨界值，設如下虛擬變量： OLS法得到該模型的回歸方程為： 則兩時期進口消費品函數(shù)分別為： ttttt DXXXY )(???? *210 ???? ???當 tt*=1979年， tt XY 10 ??? ?? ??當 t?t*=1979年， tit XXY )??()??(? 21*20 ???? ????三、虛擬變量的設置原則 虛擬變量的個數(shù)須按以下原則確定： 每一定性變量所需的虛擬變量個數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少 1，即如果有 m個定性變量，只在模型中引入 m1個虛擬變量。 將 n1與 n2次觀察值合并，并用以估計以下回歸： iiiiii XDDXY ????? ????? )(4310Di為引入的虛擬變量： ????01iD 年后年前9090 于是有： iiii XXDYE 10),0|( ?? ???iiii XXDYE )()(),1|( 4130 ???? ?????可分別表示 1990年 后期 與 前期 的儲蓄函數(shù)。 表 5 .1. 1 197 9~2 001 年中國居民儲蓄與收入數(shù)據(jù) （億元）90 年前 儲蓄 GNP 90 年后 儲蓄 GNP1979 281 1991 9107 21662. 51980 1992 11545. 4 26651. 91981 1993 14762. 4 34560. 51982 1994 21518. 8 46670. 01983 1995 29662. 3 57494. 91984 1996 38520. 8 66850. 51985 1997 46279. 8 73142. 71986 10201. 4 1998 53407. 5 76967. 21987 11954. 5 1999 59621. 8 80579. 41988 14922. 3 2020 64332. 4 88228. 11989 16917. 8 2020 73762. 4 94346. 41990 18598. 4 以 Y為儲蓄， X為收入，可令： ? 1990年前： Yi=?1+?2Xi+?1i i=1,2… ,n1 ? 1990年后： Yi=?1+?2Xi+?2i i=1,2… ,n2 則有可能出現(xiàn)下述四種情況中的一種： (1) ?1=?1 ， 且 ?2=?2 ， 即兩個回歸相同 ， 稱為 重合回歸 （ Coincident Regressions） ； (2) ?1??1 ,但 ?2=?2 ， 即兩個回歸的差異僅在其截距 ， 稱為 平行回歸 （ Parallel Regressions） 。 ttttt XDXC ???? ???? 210如，設 ????01tD 反常年份正常年份 消費模型可建立如下： ? 這里，虛擬變量 D以與 X相乘的方式引入了模型中，從而可用來考察消費傾向的變化。 ? 許多情況下：往往是斜率就有變化， 或斜率、截距同時發(fā)生變化 。 年薪 Y 男職工 女職工 工齡 X?0 ?2 又例 ：在橫截面數(shù)據(jù)基礎上，考慮個人保健支出對個人收入和教育水平的回歸。 2. 1220502( 1 c os ) dlimxxttx??
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