【正文】 遞減 呈倒 “ V”型 ， 權(quán)數(shù)開始遞增 ， 然后遞減 。 如消費(fèi)函數(shù)中 ， 收入的近期值對(duì)消費(fèi)的影響作用顯然大于遠(yuǎn)期值的影響 。 (1)經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法 根據(jù)實(shí)際問題的特點(diǎn) 、 從實(shí)際經(jīng)驗(yàn)出發(fā)為各滯后變量指定權(quán)數(shù) ， 滯后變量按權(quán)數(shù)線性組合 ， 構(gòu)成新的變量 ， 再應(yīng)用最小二乘法進(jìn)行估計(jì) 。 分布滯后模型估計(jì)的困難 分布滯后模型的估計(jì)方法 盡管存在以上問題 ， 人們還是提出了一些分布滯后模型的參數(shù)估計(jì)的解決辦法 。 二、分布滯后模型的參數(shù)估計(jì) 無限期的分布滯后模型 ，由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中 ， 農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量蛛網(wǎng)模型 ， 這是由于農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)有一個(gè)時(shí)間過程 。 或以當(dāng)前的信息來預(yù)期未來的經(jīng)濟(jì)活動(dòng) ， 勢必產(chǎn)生滯后效應(yīng) 。特別地， tttt YXY ???? ???? ? 1210稱為 一階自回歸模型 （ firstorder autoregressive model） 。 XYEsii )()(0???? ?? （ 1）分布滯后模型 （ distributedlag model） ?i (i=1,2… ,s)動(dòng)態(tài)乘數(shù) 或 延遲系數(shù) ， 表示各滯后期 X的變動(dòng)一個(gè)單位對(duì) Y平均值影響的大小 。 之若是一個(gè)無限值，則稱模型為 無限分布滯后模型 。它的一般形式為： q， s： 滯后時(shí)間間隔 自回歸分布滯后模型 （ autoregressive distributed lag model, ADL） ： 既含有 Y對(duì)自身滯后變量的回歸 ，還包括著 X分布在不同時(shí)期的滯后變量 有限自回歸分布滯后模型： 滯后期長度有限 無限自回歸分布滯后模型： 滯后期無限 tststtqtqttt XXXYYYY ???????? ?????????? ????? ?? 11022110 （ 1）分布滯后模型 （ distributedlag model） 分布滯后模型： 模型中沒有滯后被解釋變量 ，僅有解釋變量 X的當(dāng)期值及其若干期的滯后值 ， 即被解釋變量受解釋變量的影響是分布在解釋變量不同時(shí)期的滯后值上 ： titisit XY ??? ??? ???0 ?0： 短期 (shortrun)或 即期乘數(shù) (impact multiplier)，表示本期 X變化一單位 對(duì) Y平均值的影響程度 。 因變量受到自身或另一解釋變量的前幾期值影響的現(xiàn)象稱為 滯后效應(yīng) 。 滯后變量模型考慮了時(shí)間因素的作用 ， 使靜態(tài)分析的問題有可能成為動(dòng)態(tài)分析 。 一、滯后變量模型 滯后變量模型的概念 通常把這種過去時(shí)期的 ， 具有延遲作用的變量叫做 滯后變量 （ Lagged Variable） ， 即 表示前幾期值的變量稱為 滯后變量 。 某些經(jīng)濟(jì)變量不僅受到同期各種因素的影響 ， 而且也受到過去某些時(shí)期的各種因素甚至自身的過去值的影響 。167。 第七章 滯后變量模型 一、滯后變量模型 二、分布滯后模型的參數(shù)估計(jì) 三、自回歸模型 四、自回歸模型的參數(shù)估計(jì) 五、案例 在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中 ， 廣泛存在時(shí)間滯后效應(yīng) 。 如： 消費(fèi)函數(shù) 通常認(rèn)為，本期的消費(fèi)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。 含有滯后變量的模型稱為 滯后變量模型 。 含有滯后解釋變量的模型 ， 又 稱 動(dòng) 態(tài) 模 型 （ Dynamical Model） 。 滯后變量模型的一般形式 以滯后變量作為解釋變量，就得到 滯后變量模型 。 若最大滯后長度是一個(gè)確定的有限值，則稱模型為 有限分布滯后模型 。 特別地 ， 如果各期的 X值保持不變 ， 則 X與 Y之間的長期或均衡關(guān)系即為 ??sii0? 稱為 長期 （ longrun） 或 總分布滯后乘數(shù)（ total distributedlag multiplier） ， 表示 X變動(dòng)一個(gè)單位 ， 由于當(dāng)期效應(yīng)和滯后效應(yīng)而共同形成的對(duì) Y平均值 總影響 的大小 。 （ 2）自回歸模型 （ autoregressive model） 其中 :q稱為自回歸模型的階數(shù)。 自回歸模型 ： 模型中的解釋變量僅包含 X的當(dāng)期值與被解釋變量 Y的一個(gè)或多個(gè)滯后值 tqiititt YXY ???? ???? ???110產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因 心理因素 ： 人們的心理定勢 ， 行為方式滯后于經(jīng)濟(jì)形勢的變化 ， 如中彩票的人不可能很快改變其生活方式 。 技術(shù)原因 ： 在工業(yè)生產(chǎn)中 ， 當(dāng)年的產(chǎn)出在某種程度上依賴于過去若干期內(nèi)投資形成的固定資產(chǎn) 。 制度原因 ： 如定期存款到期才能提取，造成了它對(duì)社會(huì)購買力的影響具有滯后性；比如契約因素形成的 J曲線效應(yīng)等；以及管理層次過多。 有限期的分布滯后模型 ，如果滿足基本假定，原則上可以估計(jì)其參數(shù)， OLS會(huì)遇到如下問題： 沒有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定 滯后期長度 ； 如果滯后期較長 ， 將缺乏足夠的 自由度 進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)； 同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型存在高度的 多重共線性 。 對(duì)于有限分布滯后模型 ， 其基本思想是通過對(duì)各滯后變量加權(quán) ， 組成合成變量而有目的地需要直接估計(jì)的模型參數(shù)個(gè)數(shù) ， 以緩解多重共線性 ， 保證自由度 。 權(quán)數(shù)的確定取決于模型滯后結(jié)構(gòu)的類型 ， 常見的滯后結(jié)構(gòu)類型： ?遞減型 ： 即認(rèn)為 權(quán)數(shù)是遞減的 ， X的近期值對(duì) Y的影響較遠(yuǎn)期值大 。 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 則新的線性組合變量為：