随机解释变量和滞后变量模型-.ppt

第八章随机解释变量和滞后变量模型8.1随机解释变量8.2滞后变量模型8.3实验操作基本假设:解释变量X1,X2,…,Xk是确定性变量。如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。假设X2为随机解释变量。对于随机解释变量问题，分三种不同情况：1.随机解释变量与随机误差项独立(Independence)计量经济学模型一旦出现随机解释变量，且与随机扰动项相关的话，如果仍采用OLS法估计模型参数，不同性质的随机解释变量会产生不同的后果。下面以一元线性回归模型为例进行说明随机解释变量与随机误差项相关图大家有疑问的，可以询问和交流对一元线性回归模型：2、如果X与同期不相关，异期相关，得到的参数估计量有偏、但却是一致的。3、如果X与同期相关，得到的参数估计量有偏、且非一致。（三）实际经济问题中的随机解释变量问题例如：（2）合理预期的消费函数模型模型中出现随机解释变量且与随机误差项相关时，OLS估计量是有偏的。如果随机解释变量与随机误差项异期相关，则可以通过增大样本容量的办法来得到一致的估计量；但如果是同期相关，即使增大样本容量也无济于事。这时，最常用的估计方法是工具变量法（Instrumentvariables）。1、工具变量的选取2、工具变量的应用然而，如果Xi与i相关，即使在大样本下，也不存在(xii)/n0，则如果选择Z为X的工具变量，那么在上述估计过程可改为:对于矩阵形式：Y=X+3、工具变量法估计量是一致估计量1、在小样本下，工具变量法估计量仍是有偏的。容易验证仍有:4、OLS可以看作工具变量法的一种特殊情况。Quick——estimimateequation——method(TSLS)——equationspecification在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。8.2.1滞后效应8.2.2产生滞后效应的原因8.2.3滞后变量模型1.分布滞后模型（distributed-lagmodel）如果各期的X值保持不变，则X与Y间的长期或均衡关系即为2.自回归模型（autoregressivemodel）应用普通最小二乘法人们提出了一系列的修正估计方法，但并不很完善。各种方法的基本思想大致相同：都是通过对各滞后变量加权，组成线性合成变量而有目的地减少滞后变量的数目，以缓解多重共线性，保证自由度。1.经验加权法根据实际问题的特点、实际经验给各滞后变量指定权数，滞后变量按权数线性组合，构成新的变量。权数据的类型有：（1）递减滞后结构即认为权数是相等的，X的逐期滞后值对值Y的影响相同。如滞后期为3，指定相等权数为1/4，则新的线性组合变量为：权数先递增后递减呈倒“V”型。例如：在一个较长建设周期的投资中，历年投资X为产出Y的影响，往往在周期期中投资对本期产出贡献最大。如滞后期为4，权数可取为1/6，1/4，1/2，1/3，1/5则新变量为例对一个分布滞后模型：经验权数法的优点是：简单易行缺点是：设置权数的随意性较大（1）阿尔蒙估计法的步骤分布滞后模型可以表示成：将此代入分布滞后模型，整理得：利用OLS法估计系数，进而得到βi的估计值。使用阿尔蒙估计时需要事先确定两个问题：滞后期长度和多项式的次数。在EViews软件的LS命令中使用PDL(polynomialdistributedlags,PDLs)项，其命令格式为：LSYCPDL(X，k，m，d)其中，k为滞后期长度，m为多项式次数，d是对分布滞后特征进行控制的参数。②如果有多个具有滞后效应的解释变量，则分别用几个PDL项表示；例如：LSYCPDL(x1，4，2)PDL(x2，3，2，2)③在估计分布滞后模型之前，最好使用互相关分析View/Crosscorrelation初步判断滞后期的长度k；接着输入滞后期p之后，将输出yt与xt，xt-1…xt-p的各期相关系数。也可以在PDL项中逐步加大k的值，再利用调整的判定系数和SC判断较为合适的滞后期长度k。表示滞后i期对应的t统计量小结