《滞后变量讲义》PPT课件.ppt

第三节 滞后变量,滞后变量的概念 滞后变量模型 滞后变量模型估计时存在的问题 分布滞后模型的估计 自回归模型的估计,一、滞后变量的概念,现实经济生活中，许多经济变量不仅受同期因素的影响，而且还与它自身的前期值有关。,例如，人们的消费支出不仅取决于当前收入，还在一定程度上与过去各期收入有关。,通常把变量的前期值，即带有滞后作用的变量称为滞后变量（Lagged Variable），滞后变量分为滞后解释变量与滞后被解释变量。含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。,二、滞后变量模型,1.分布滞后模型,如果模型中的滞后变量只是解释变量X的过去各期值，即,则称其为分布滞后模型。,例如：消费函数模型,投资函数模型,2.自回归模型,如果模型中包含解释变量X的本期值和被解释变量Y的若干期滞后值，即：,则称其为k阶自回归模型。,例如，消费函数模型,例如，税收函数模型,此外，根据滞后期选取的不同，又可将滞后变量模型分成有限滞后模型和无限滞后模型。,三、滞后变量模型估计时存在的问题,（1）多重共线性问题；,（2）自由度问题；,（3）滞后长度难以确定。,处理方法：,对于有限分布滞后模型，其基本思想是设法有目的地减少需要直接估计的模型参数个数，以缓解多重共线性，保证自由度。,对于无限分布滞后模型，主要是通过适当的模型变换，使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。,四、分布滞后模型的估计,1.经验权数法,所谓经验权数法，是根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各期滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再应用最小二乘法进行估计。,根据滞后结构的特点，经常使用的权数类型有：,（1）递减型：即各期权值是递减的，此时假定随着时间的推移，解释变量的影响将逐期降低。例如，消费函数模型,则组合成新的解释变量为：,估计模型：,近期收入对消费的影响较大，而远期收入的影响将越来越小，则各期权数可取成：1/2，1/4，1/6.,（2）常数型：即各期权数相等，此时认为滞后变量的各期影响是相同的。,（3）倒V型：即权数先递增后递减呈倒V型，其适用于近、远期影响较小，中间影响较大的滞后变量模型。,经验权数法的特点是简单易行，但权数设置的主观随意性较大。通常是多选几组权数分别估计模型，再通过各种检验从中选择出一个较为合适的模型。,2.阿尔蒙多项式法,基本原理：,设有限分布滞后模型为：,阿尔蒙认为其回归系数i可以用滞后期i的适当次多项式来逼近：,将这一关系式代入有限分布滞后模型，并经过适当的变量变换，可以减少模型中变量个数，削弱模型的多重共线性，从而可以估计模型中的参数。,主要步骤：,（1）阿尔蒙变换,对于有限分布滞后模型,假定,将其代入有限分布滞后模型得：,定义新变量,将原模型转换为,（2）用OLS估计模型,在实际估计中，阿尔蒙多项式的次数r一般取2或3， 不超过4，否则达不到减少变量个数的目的。,例8.4 已知我国某地区某农产品收购量Y、库存量X1955年1984年的样本观测值，见下表。农产品的收购量不仅与同期库存量有关，而且与前几年的库存量有关，建立外生变量分布滞后模型,试估计之。,解：取阿尔蒙多项式的次数r=2，用Eviews软件操作如下：,主菜单QuickEstimate Equation,打开估计模型对话框，输入,Y C PDL（X，3，2）,其中，“PDL指令”表示进行阿尔蒙多项式分布滞后模型的估计，括号中的3表示分布滞后长度，2表示阿尔蒙多项式的阶数。在Estimation Settings栏中选择Least Squares(最小二乘法)，点击OK，屏幕将显示如下的回归分析结果。,中间结果：,最终结果：,需要指出的是，用“PDL”估计分布滞后模型时，EViews所采用的滞后系数多项式变换不是前述的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式。,3.柯依克（Koyck)方法,柯依克方法是将无限分布滞后模型转换为自回归模型，然后进行估计。,对于无限分布滞后模型,柯依克假定i具有相同的符号，并且按几何级数 递减：,其中是一个介于0和1之间的常数，值的大小,（1）,（2）,决定了递减速度的快慢，值越小则递减速度越快，所以将称为分布滞后衰减率。,将（2）式代入（1）式得：,（3）,将（3）式滞后一期，并在两端同时乘以，得,（4）,（3）-（4）得,变换，变换后得到的自回归模型为柯依克模型。,则原分布滞后模型变成了一个自回归模型：,柯依克变换的优点：,柯伊克变换的缺点：,五、自回归模型的估计,1.自回归模型估计时遇到的问题,（1）出现了随机解释变量，随机解释变量很可能与随机误差项相关；,（2）随机误差项有可能存在自相关。,2.估计方法：工具变量法和广义差分法,如果用最小二乘法直接估计自回归模型，则估计可能是有偏的，而且不是一致估计。,3.自回归模型随机误差项自相关的检验,对于包含