计量经济学课件分布滞后模型与自回归模型.doc

第七章分布滞后模型与自回归模型第一节分布滞后模型与自回归模型的基本概念一、问题的提出1、滞后效应的出现。（1）在经济学分析中，研究消费函数，人们的消费行为不仅要受到当期收入的影响（绝对收入假设），还要受到前期收入的影响，甚至要受到前期消费的影响（相对收入假设）。（2）研究投资问题，由于投资周期的原因，本年度投资的形成，与上年度，甚至再上年度的投资形成有关。（3）运用经济政策调控宏观经济运行，经济政策的实施所产生的政策效果是一个逐步波及的扩散过程。用计量经济学模型研究这类问题，怎样度量变量的滞后影响？怎样估计有滞后变量的模型？对于上述消费的情况，设C表示消费，Y表示收入，则对于上述投资的情况，设I表示投资，Y表示收入，则2、静态计量经济学模型向动态计量经济学模型的扩展。什么为“动态计量经济学模型”？二、产生滞后效应的原因1、心理预期因素的作用。2、技术因素的作用。3、制度因素的作用。上述原因的结果表现为经济现象中的“惯性作用”。二、滞后变量模型的类型1、分布滞后模型。如果模型中没有滞后的被解释变量，即则模型为分布滞后模型。由于s可以是有限数，也可以是无限数，则分布滞后模型可分为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。在分布滞后模型中，有关系数的解释如下：⑴乘数（又称倍数）的解释。该概念首先由英国的卡恩提出（R.F.Kahn，1931）。所谓乘数是指，在一个模型体系里，外生变量变化一个单位，对内生变量产生的影响程度。据此进行的经济分析称为乘数分析或乘数效应分析。如投资乘数，是指在边际消费倾向一定的情况下，投资变动对收入带来的影响，亦即增加一笔投资，可以引起收入倍数的增加。⑵短期乘数。⑶延迟乘数或动态乘数。⑷长期乘数。根据乘数的定义，教科书，例7.1，短期乘数为0.4，动态乘数分别为0.3、0.2，则长期乘数为0.4+0.3+0.2=0.9。2、自回归模型。如果模型中无滞后解释变量，即则模型为自回归模型。如果模型无解释变量，则模型就是一个纯粹的关于被解释变量的自回归模型，即它的特点是，不考虑经济理论为依据的解释变量的作用，而是依据变量本身的变化规律，利用外推机制描述时间序列变量的变化。这样的模型将在《时间序列分析》课程作专门的介绍。本章讨论自回归模型主要放在与分布滞后模型的关系上。3、一般形式的滞后变量模型设滞后变量模型的一般形式为记为ADL（s，q）（AutoregressionandDistributedLagModel），式中s与q分别表示解释变量X和被解释变量Y的滞后期数。在上述模型中，只有一个。更一般的形式是模型中有多个，即这时，记为ADL（s，q，p），p表示的个数。第二节分布滞后模型及其估计一、分布滞后模型估计的困难阿尔特-丁伯根的（OLS）递推估计法。其缺陷如下1、自由度问题。2、多重共线性问题。3、滞后长度难于确定。二、确定滞后长度的方法尽管滞后长度的确定有难度，但人们在积极探索，寻求办法解决这一问题。1、根据实际经济问题以及经验进行判断。2、利用时间序列本身的变化规律进行判断，如根据自相关程度与偏自相关程度进行判断（时间序列分析课程里有专门介绍）。3、利用统计规则进行判断。方法1，AIC准则（又称赤池检验）。该检验主要用如下AIC统计量式中，是由ADL估计模型的残差平方和；k是模型中解释变量的个数，在分布滞后模型里就是滞后阶数；n是样本容量。可以证明在上式，随着k的增加，AIC存在极小值。使用AIC准则是通过连续增加解释变量的滞后阶数直到AIC取得极小值，从而确定最优的k值。方法2，SC准则（又称许瓦兹检验）。SC统计量为式中，、k、n与AIC准则中的定义一致。同理可以证明，随着k得变化SC存在极小值。运用AIC准则和SC准则具体操作如下：对于不同范围的k，怎样运用准则确定最优的k。比如，按数据类型划分有年度数据、季度数据和月度数据，因此，对于年度数据，可根据经济周期来确定k的变动范围；对于季度数据可根据一年四季的划分来确定k的变动范围，即k的变动范围为4；同理，对于月度数据k的变动范围可定为12。然后再根据AIC和SC检验确定在某个范围内的最优滞后阶数k。关于准则的运用分析可参见王明舰著《中国通货膨胀问题分析-经济计量方法与应用》，北京大学出版社，2001年版。三、有限分布滞后模型的修正估计方法估计分布滞后模型的基本思想：对有限分布滞后模型，主要用将模型中变量的系数施加某种约束，通过该约束降低估计的维数（该思想与修正多重共线性的降维相近）；对无限分布滞后模型，通常采用模型的变换，使得成为有限个参数的自回归模型。有限分布滞后模型的估计方法有两种，即经验加权法和阿尔蒙法。1、经验加权法。经验权数可按如下规则选取。设分布滞后模型为⑴递减滞后结构。如根据经验判断滞后解释变量对被解释变量的影响按下列形式递减，则线性组合为原模