l滞后变量讲义.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 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. （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。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Pro