【正文】 品的價(jià)格 由于預(yù)期變量是不可實(shí)際觀測(cè)的， 為 此需要建立一種形成預(yù)期的準(zhǔn)則，往往作如下 自適應(yīng)預(yù)期假定 : )( 11 ettetet XXrXX ?? ??? 其中： r為 預(yù)期系數(shù) （ coefficient of expectation） , 0?r ?1。 這個(gè)假定還可寫(xiě)成： ettet XrrXX 1)1( ???????1表示了本期預(yù)期值是本期實(shí)際值和前期預(yù)期值的加權(quán)平均數(shù)。 整理得 ])1([)1( 1101 ?? ??????? ttttt uruXrrYrY ??也可以寫(xiě)成： tttt vcYbXaY ???? ? 1稱為適應(yīng)性預(yù)期模型 (**) (Partial Adjustment)模型 ?局部調(diào)整模型主要是用來(lái)研究物資儲(chǔ)備問(wèn)題的。對(duì)應(yīng)于一定的產(chǎn)量或銷(xiāo)售量 Xt，存在著預(yù)期的最佳庫(kù)存 Yte。由于生產(chǎn)條件的波動(dòng)，生產(chǎn)管理方面的原因，使庫(kù)存儲(chǔ)備 Yt的實(shí)際值不能完全達(dá)到最佳要求，庫(kù)存儲(chǔ)備 Yt的實(shí)際變化量只是預(yù)期變化的一部分。 （ **） t?)( ??1表明 t時(shí)期的實(shí)際資本存量是 t時(shí)期期望資本存量和前一期的實(shí)際資本存量的加權(quán)平均，權(quán)數(shù)分別為 和 1?? ettYY?ttet XY ??? ??? 10將 式代入 得 tttt YXY ??????? ????? ? 110 )1(可見(jiàn)， 局部調(diào)整模型 轉(zhuǎn)化為 自回歸模型 1)1( ???? tett YYY ??110 )1()( ?????? tttt YuXY ????整理得： 這就是所謂的局部調(diào)整模型。 評(píng)價(jià) 但是，上述一階自回歸模型的解釋變量中含有滯后被解釋變量 ， 是隨機(jī)變量，它可能與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)；而且隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)還可能自相關(guān)。 1?tY 1?tY ?導(dǎo)出模型的經(jīng)濟(jì)背景與思想不同 ， 庫(kù)伊克模型是在無(wú)限分布滯后模型的基礎(chǔ)上根據(jù)庫(kù)伊克幾何分布滯后假定而導(dǎo)出的；自適應(yīng)預(yù)期模型是由解釋變量的自適應(yīng)過(guò)程而得到的；局部調(diào)整模型則是對(duì)被解釋變量的局部調(diào)整而得到的 。 四、自回歸模型的參數(shù)估計(jì) 考伊克模型： 對(duì)于自回歸模型 tqiititt YXY ???? ???? ???110估計(jì)時(shí)的主要問(wèn)題 ： 滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)，以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)出現(xiàn)序列相關(guān)性。 tttt YXY ??????? ????? ? 110 )1(tt uv ??事實(shí)上 ，對(duì)于 在原模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足基本假定的條件下 ))((),( 2111 ???? ??? tttttt uuuuEVVC o v ??)()()()( 21222 11 ????? ???? ttttttt uuEuuEuEuuE ???0)( 22 1 ????? ? ??? tuE),(),( 111 ??? ?? ttttt uuYC o vVYC o v ?),(),( 111 ??? ?? tttt uYC o vuYC o v ?0),( 1 ?? tt uYC o v 0),( 11 ??? tt uYC o v0),( 1 ?? tt VYC o v所以 ， 因?yàn)? OLS這時(shí)， 估計(jì)不僅有偏，而且不一致。 在原模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足基本假定的條件下 tt u V ?? tX 1?tY和顯然是無(wú)自相關(guān)的，且與變量 也不 相關(guān)， 因此對(duì)局部調(diào)整模型運(yùn)用 估計(jì) ， 在大 樣本情況下是漸近無(wú)偏的。 在自回歸模型中 ， 滯后被解釋變量是隨機(jī)變量 ， 已有研究表明 ， 如果用 DW檢驗(yàn)法 ， 則DW統(tǒng)計(jì)量值總是趨近于 2。 達(dá)賓 （ Durbin） 提出了檢驗(yàn)一階自相關(guān)的 h統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)法 ， 這種檢驗(yàn)適用于大樣本 。 在 的假定下， h統(tǒng)計(jì)量的極限分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 （ 740） 22? ( 1 )1 V a r ( ) 2 1 V a r ( )n d nh= ρ = n n???ρ2Var( )?1tY=0ρd n?達(dá)賓 h檢驗(yàn) 0 1 2 1t t t tY X Y u? ? ? ?? ? ? ?（ 1）對(duì)一階自回歸方程 直接進(jìn)行最小二乘估計(jì)，得到 及 DW值。 （ 3）給定顯著性水平 ，查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得臨界值 。 ??h ?hh ?0???hh ?0??達(dá)賓 h檢驗(yàn)具體作法 如下 ① 該檢驗(yàn)法可適用任意階的自回歸模型 ,對(duì)應(yīng)的h統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算式仍然成立 ， 即只用到滯后被解釋變量 回歸系數(shù) 的估計(jì)方差； ② 該檢驗(yàn)法是針對(duì)大樣本的 ， 用于小樣本效果較差 。 因此，對(duì)上述模型，通常采用 工具變量法 ，即尋找一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)變量 Zt，用來(lái)代替 Yt1,稱這個(gè)變量為 工具變量 。 可以證明工具變量的參數(shù)估計(jì)量具有一致性 。 然后用 的滯后值 作為工具變量 ,代替 進(jìn)入自回歸模型： 作為 滯后值的回歸值 ,與 不相關(guān) 。 一個(gè)更簡(jiǎn)單的情形是直接用 Xt1作為 Yt1的工具變量 。 上述工具變量法只解決了解釋變量與 ?t相關(guān)對(duì)參數(shù)估計(jì)所造成的影響，但沒(méi)有解決 ?t的自相關(guān)問(wèn)題。 注意： 例： 下 表給出了中國(guó) 電力基本建設(shè)投資 X與 發(fā)電量 Y的相關(guān)資料，擬建立一多項(xiàng)式分布滯后模型來(lái)考察兩者的關(guān)系。 tttt WWWY 210 ???? （ ）（ ） （ ） （ ） 求得的分布滯后模型參數(shù)估計(jì)值為 0?? =0 . 3 23 ， 1?? =1 . 777 ， 2?? = ， 3?? = 61 ， 4?? = 2. 891 ， 5?? =2 .180 ， 6?? = 27 經(jīng)過(guò)試算發(fā)現(xiàn)，在 2階阿爾蒙多項(xiàng)式變換下，滯后期數(shù)取到第 6期，估計(jì)結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義比較合