实验十--分布滞后模型

1、精选优质文档-倾情为你奉上实验九 分布滞后模型【实验目的】掌握分布滞后模型的建立和估计【实验内容】 1. 表9.1给出了中国电力行业基本建设投资X与发电量Y的相关资料，拟建立一多项式分布滞后模型来考察两者的关系。表9.1 中国电力行业基本建设投资与发电量年份基本建设投资（亿元）X发电量（亿千瓦时）Y年份基本建设投资（亿元）X发电量（亿千瓦时）Y197530.6519581986161.64495197639.9820311987210.884973197734.7222341988249.735452197850.9125661989267.855848197950.9928201990334

2、.556212198048.1430061991377.756775198140.1430931992489.697539198246.2332771993675.138395198357.46351419941033.429218198476.99377019951124.15100701985107.864107由于无法预知电力行业基本建设投资对发电量影响的时滞期，需取不同的滞后期试算。经过试算发现，在2阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第6期，估计结果的经济意义比较合理。估计过程如下：输出结果如下：输出结果的下边部分给出了分布滞后模型的各滞后期的参数。最后得到分布滞后模型估计式为：(13

3、.62) (0.19) (2.14) (1.88) (1.86) (1.96) (1.1) (0.24)2. 表5.3给出了中国19782000年按当年价测度的GDP与居民消费CONS数据，检验两者的因果关系。表5.3 中国GDP与消费支出 单位：亿元年份CONSGDP年份CONSGDP19781759.1003605.60019909113.20018319.5019792005.4004074.000199110315.9021280.4019802317.1004551.300199212459.8025863.7019812604.1004901.400199315682.403450

4、0.7019822867.9005489.200199420809.8046690.7019833182.5006076.300199526944.5058510.5019843674.5007164.400199632152.3068330.4019854589.0008792.100199734854.6074894.2019865175.00010132.80199836921.1079003.3019875961.20011784.70199939334.4082673.1019887633.10014704.00200042911.9089112.5019898523.5001646

5、6.00取两阶滞后，过程如下：输入要检验的变量。输入滞后阶数。输出结果如下：从上面的输出结果可以看出，根据伴随概率值知道，在5%的显著水平下：拒绝GDP不是CONS的格兰杰检验，即GDP是CONS的格兰杰检验。接受CONS不是GDP的格兰杰检验。3. 已知19701991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如表5.4所示。（1） 假定销售量对厂房设备支出有一个分部滞后效应，使用4期滞后和2次多项式去估计此分布滞后模型。（2） 检验销售量与厂房设备支出的Granger因果关系，使用直至6期为止的滞后并评述结果。表5.4 单位：10亿美元年份厂房开支Y销售额X年份厂房开支Y销售额X1

6、97036.9952.8051981128.68168.129197133.655.9061982123.97163.351197235.4263.0271983117.35172.547197342.3572.9311984139.61190.682197452.4884.791985152.88194.538197553.6686.5891986137.95194.657197668.5398.7971987141.06206.326197767.48113.2011988163.45223.547197878.13126.9051989183.8232.724197995.13143.9361990192.61239.4591980112.6154.3911991182.81235.142估计分布滞后模型，过程如下：估计结果如下：对应的分布滞后模型的表达式为：做格兰杰检验，以一阶滞后为例，过程如下：结果如下：从上面F检验的伴随概率值可以知道，X与Y互为因果关系。按上述过程分别做从1直到6期滞后的Granger因果关系检验，结果分别如下：2阶：3阶：