滯后變量ppt課件(參考版)
2025-05-04 08:38本頁面
【正文】 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滯后效應(yīng)指標(biāo)為： 短期乘數(shù)： c1 動態(tài)乘數(shù)： c1 c2i i=…… 長期乘數(shù)： c1 /(1c2) 平均滯后： c2 /(1c2) ......1 2221121120 ?????? ?? tttt xccxccxcccy。 平均滯后時間 MLT 稱 MLT為平均滯后時間 （ 或平均滯后 ） ， 實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度 。 常用指標(biāo)有： 乘數(shù)效應(yīng)比 Ds ???????00iisiisbbsD長期乘數(shù)期中期乘數(shù) 稱 Ds為截止到第 s期為止的乘數(shù)效應(yīng)比 ， 它反映了 xt的變動在經(jīng)歷 s期之后 ， 對 yt的影響所達(dá)到 （ 或完成 ） 的程度 。 例如 ， 如果估計的消費函數(shù)為： ???0iib???0iib21 ?? ???? tttt xxxay 則短期乘數(shù)為 ， 延期乘數(shù)為 、 ， 長期乘數(shù)為 ；這意味看：當(dāng)收入增加 1元時 ， 消費者將在本期增加 元的消費 ， 下一期增加 ， 再下期增加 ；增加 1元收入對消費的 長期作用為 。 實際應(yīng)用中 ， 一般取 ststtt xaxaayz ??? ????? ?......??? 1101 將其替代模型中的 yt1， 得： tttt ycbxay ????? ? 10 ?再用廣義差分法消除 νt的自相關(guān)性 ， 估計出模型中的各個參數(shù) 。消除 yt1與 νt的相關(guān)性 ， 可以采用 工具變量法 和搜索估計法 。因此 ，仍然可以使用 OLS法估計模型。下面分別討論不同情況下的估計問題。 考耶克模型的特點 模型中解釋變量個數(shù)的大幅度減少 ， 也有效地解決了多重共線性和樣本自由度減少的問題 。 將 bi代入原模型，得 則原分布滯后模型變換成一個自回歸模型： ttttt xbxbxbay ??? ?????? ?? ......202100 其中 ， υt=μtλμt1。 Koyck方法的原理 設(shè)模型為無限分布滯后模型： tttt xbxbay ?????? ? . . . . . .110 在許多情況下 ， 滯后變量的影響隨著時間的推移將越來越小 ， 即 系數(shù) bi的值呈遞減趨勢 。 tttt WWWY 210 2 7 0 6 3 1 9? ???? （ ）（ ） （ ） （ ） 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 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。 ? 因此庫存模型為： 321 ??? ????
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