方程模型的幾個(gè)問(wèn)題(計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),南開(kāi)大學(xué))-文庫(kù)吧資料
2025-05-22 21:58本頁(yè)面
【正文】 變量模型或 自回歸模型。 第三節(jié) 滯后變量 一、滯后變量 滯后變量是指在回歸模型中，因變量與解釋變量的時(shí)間滯后量。如，季節(jié)變化和當(dāng)年是否有重大事件發(fā)生對(duì)商品的銷售都有影響，銷售回歸方程可寫為： tttttktktt uDaDaDaQcXbXbbC ????????? 4433221110 ?其中， Qt(取 1獲 0)代表正常年份和反常年份，而 D2～ D4代表季節(jié)變化。如前面的模型： 該方程即可進(jìn)行估計(jì)。這就是虛擬變量陷阱。典型的例子是季節(jié)變化對(duì)商品銷售的影響。 例如，消費(fèi)函數(shù)模型： Ct=b0+b1Yt+ut ====〉 Ct=b0+b1Yt+b2Dt+ut 二、虛擬變量的不同形式 虛擬變量在模型中可代表對(duì)截距的影響，如： Ct=b0+b1Yt +b2Dt +ut (Dt在正常年份取 1，反常年份取 0） 可利用 OLS估計(jì)得到估計(jì)結(jié)果： tttttttYbbCYbbbCDbYbbC10120210????)??(?????????????在反常年份：在正常年份：Ct Yt 0 正常年份 反常年份 根據(jù)回歸結(jié)果，正常年份的基本支出水平比反常年份小，而邊際支出傾向不變。 第二節(jié) 虛擬變量估計(jì) 一、虛擬變量的引入 在經(jīng)濟(jì)分析中，某些特殊因素會(huì)影響到變量的取值，如季節(jié)對(duì)飲料需求的影響，特定時(shí)期實(shí)施特殊政策對(duì)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生的影響等。不顯著的解釋變量可以從模型中刪除。 （ 3）含不需要解釋變量模型的估計(jì)參數(shù)的方差增大，精度減少。iiiiiiiiiixV a rrxxxxxxxV a rExxxxuxxxuxxS R Fxxxxxxyxxyxuviiiiviiiiiiiiiiiiiiii??????????，可得到帶入 通過(guò)比較，可看出： （ 1）含不需要解釋變量模型的估計(jì)是無(wú)偏的，但不具備最小方差性： 1)1( 1)?( )?(23239。()())(())(())((39。 ??iii vxyPRF ?? 22?和包含無(wú)需變量模型 SRF`中的參數(shù) OLS估計(jì)量為： ??????????????????????????????????
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