第十二章 分布滞后模型与自回归模型.ppt

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1、1第第 七七 章章分布滞后模型与自回归模型分布滞后模型与自回归模型 计量经济学计量经济学2引子引子:货币政策效应的时滞货币政策效应的时滞 货币供给的变化对经济影响很大，货币政策总是备受关注。货币供给的变化对经济影响很大，货币政策总是备受关注。货币政策的影响效应存在着时间上的滞后。在货币政策的传货币政策的影响效应存在着时间上的滞后。在货币政策的传导过程中，货币扩张首先促使利率降低，或者一般价格水平导过程中，货币扩张首先促使利率降低，或者一般价格水平的上升，这需要一段时间。的上升，这需要一段时间。这些因素对以这些因素对以GDP为代表的经济增长的影响，更是需要一段为代表的经济增长的影响，更是需要一段

2、时间才能显示出来。只有经过一段时间以后，支出对利率的时间才能显示出来。只有经过一段时间以后，支出对利率的反应增强，投资、进出口和消费才会不断上升，货币政反应增强，投资、进出口和消费才会不断上升，货币政 策才最终促使策才最终促使GDP增加。增加。通常，货币扩张对通常，货币扩张对GDP影响的最高影响的最高点可能是在政策实施以后的一到两年间达到。点可能是在政策实施以后的一到两年间达到。3 在现实经济活动中，滞后现象是普遍存在的，在现实经济活动中，滞后现象是普遍存在的，这就要求我们在做经济分析时应该考虑时滞的影这就要求我们在做经济分析时应该考虑时滞的影响。怎样才能把这类时间上滞后的经济关系纳入响。怎样

3、才能把这类时间上滞后的经济关系纳入计量经济模型呢？计量经济模型呢？思思 考考4 第第 七七 章章 分布滞后模型与自回归模型分布滞后模型与自回归模型 本章主要讨论本章主要讨论:滞后效应与滞后变量模型滞后效应与滞后变量模型 分布滞后模型的估计分布滞后模型的估计 自回归模型的构建自回归模型的构建 自回归模型的估计自回归模型的估计5第一节第一节 滞后效应与滞后变量模型滞后效应与滞后变量模型 本节基本内容本节基本内容:经济活动中的滞后现象经济活动中的滞后现象 滞后效应产生的原因滞后效应产生的原因 滞后变量模型滞后变量模型 6 一、经济活动中的滞后现象一、经济活动中的滞后现象 解释变量与被解释变量的因果联

4、系不可能在短时间内解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短时间内完成，在这一过程中通常都存在时间滞后，也就是说解释完成，在这一过程中通常都存在时间滞后，也就是说解释变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。此外，由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变此外，由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。化同自身过去取值水平相关的情形。这种被解释变量这种被解释变量受自身受自身或或其它经济变量过去值其它经济变量过去值影响的现

5、象称为影响的现象称为滞后效应滞后效应。neg 消费滞后消费滞后n 消费者的消费水平，不仅依赖于当年的收入，消费者的消费水平，不仅依赖于当年的收入，还同以前的收入水平有关。一般来说，消费者还同以前的收入水平有关。一般来说，消费者不会把当年的收入全部花光。假定消费者将每不会把当年的收入全部花光。假定消费者将每一年收入的一年收入的40%40%用于当年花费，用于当年花费，30%30%用于第二年用于第二年消费，消费，20%20%用于第三年花费，其余的作为长期储用于第三年花费，其余的作为长期储蓄。这样该消费者的消费函数就可以表示成：蓄。这样该消费者的消费函数就可以表示成：8l心理预期因素心理预期因素:观念

6、和习惯l技术因素技术因素:规律l制度因素制度因素:契约和管理等二、滞后效应产生的原因二、滞后效应产生的原因9滞后变量：滞后变量：是指过去时期的、对当前被解是指过去时期的、对当前被解 释变量产生影响的变量。释变量产生影响的变量。滞后变量分为滞后变量分为：滞后解释变量与滞后被解：滞后解释变量与滞后被解释变量。释变量。滞后变量模型：滞后变量模型：把滞后变量引入回归模型，把滞后变量引入回归模型，这种回归模型称为这种回归模型称为。三、滞后变量模型三、滞后变量模型10滞后变量模型的一般形式为滞后变量模型的一般形式为其中其中 分别为滞后解释变量和滞后被解释变分别为滞后解释变量和滞后被解释变量的滞后期长度。量

7、的滞后期长度。若滞后长度若滞后长度有限有限，称模型为，称模型为有限滞后变量模型有限滞后变量模型；若滞后长度若滞后长度无限无限，称模型为，称模型为无限滞后变量模型无限滞后变量模型。11 1.1.分布滞后模型分布滞后模型 被解释变量被解释变量只受解释变量只受解释变量的影响分布在解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如不同时期的滞后值上，即模型形如 具有这种滞后分布结构的模型称为具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型分布滞后模型，其中其中 为滞后长度。根据滞后长度为滞后长度。根据滞后长度 取为有限取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限和无限，模型分别称为有限分布滞后

8、模型和无限分布滞后模型。分布滞后模型。12 在分布滞后模型中，各系数体现了解释变量的各个滞在分布滞后模型中，各系数体现了解释变量的各个滞后值对被解释变量的不同影响程度，即通常所说的后值对被解释变量的不同影响程度，即通常所说的乘乘数效应数效应：称为：称为短期乘数短期乘数或或即期乘数即期乘数，表示本期，表示本期 变变动一个单位对动一个单位对Y Y值的平均影响大小；值的平均影响大小；：称为：称为延迟乘数延迟乘数或或动态乘数动态乘数，表示过去各时期，表示过去各时期 变动一个单位对变动一个单位对 值的平均影响大小；值的平均影响大小；：称为：称为长期乘数长期乘数或或总分布乘数总分布乘数，表示，表示 变动一

9、变动一个单位时，由于滞后效应而形成的对个单位时，由于滞后效应而形成的对 总的影响大总的影响大小。小。13 2.自回归模型自回归模型 如果滞后变量模型的解释变量如果滞后变量模型的解释变量仅包括自变量仅包括自变量 的当期值和被解释变量的若干期滞后值的当期值和被解释变量的若干期滞后值，即模，即模型形如型形如 则称这类模型为则称这类模型为自回归模型自回归模型，其中，其中 称为自回称为自回归模型的阶数。归模型的阶数。滞后变量模型的特点滞后变量模型的特点n（1 1）引入滞后变量经常能有效提高模型）引入滞后变量经常能有效提高模型的拟合优度。的拟合优度。n（2 2）动态的反映过去的经济活动对现期）动态的反映过

10、去的经济活动对现期经济行为的影响。经济行为的影响。n（3 3）模拟分析经济系统的变化和调整过）模拟分析经济系统的变化和调整过程。程。15第二节第二节 分布滞后模型的估计分布滞后模型的估计本节基本内容本节基本内容:分布滞后模型估计的困难分布滞后模型估计的困难 经验加权估计法经验加权估计法 阿尔蒙法阿尔蒙法16一、分布滞后模型估计的困难一、分布滞后模型估计的困难l 自由度问题自由度问题滞后变量个数的增加将会降低样本的自由度；l 多重共线性问题多重共线性问题经济变量的各期值之间经常是高度相关的；l 滞后长度难于确定的问题滞后长度难于确定的问题17 处理方法：处理方法：对于对于有限有限分布滞后模型，其

11、基本思想是设法有分布滞后模型，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。解多重共线性，保证自由度。对于对于无限无限分布滞后模型，主要是通过适当的模分布滞后模型，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型变换，使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。归模型。18二、经验加权估计法二、经验加权估计法 所谓所谓经验加权估计法经验加权估计法，是根据实际经济问题的，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滞后变量的

12、线性组合，以形成新用这些权数构成各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。的变量，再应用最小二乘法进行估计。常见的滞后结构类型常见的滞后结构类型：递减滞后结构递减滞后结构 不变滞后结构不变滞后结构 型滞后结构型滞后结构 19图图7.1 常见的滞后结构类型常见的滞后结构类型wt0(a)wt0(b)wt0(c)（1 1）递减型）递减型 yt 即各期权值是递减的即各期权值是递减的 例如，消费函数中近期收入对消费的影响较大，而例如，消费函数中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；如果设滞后期为远期收入的影响将越来越小；如果设滞后期为2 2，各，各期权数取成：期权数

13、取成：1/2 1/4 1/6 1/2 1/4 1/6 则组合成新的解释变量则组合成新的解释变量：估计模型（估计模型（此时模型已无多重共线性此时模型已无多重共线性）：）：y yt t=a+bwa+bwt t+t t得到得到a a、b b的估计值，将的估计值，将w wt t代代入原模型，得：入原模型，得：所以原模型中各所以原模型中各参数的估计值为：参数的估计值为：（2 2）不变滞后结构（常数型）不变滞后结构（常数型）设滞后期为设滞后期为2，各期权数均为，各期权数均为1/3，则：，则：估计模型：估计模型：y yt t=a+bwa+bwt t+t t同理得到原模型各参数的估计值为：同理得到原模型各参数

14、的估计值为：i=0,1,2i=0,1,2即各期权数值相等即各期权数值相等 （3 3）倒）倒V V型型 即各期权数先递增后递减呈倒即各期权数先递增后递减呈倒V V型型 例例如如，历历年年投投资资对对产产出出的的影影响响一一般般为为倒倒V V型型结结构构。设滞后期为设滞后期为4 4，各期权数取成：，各期权数取成：1/6 1/4 1/2 1/4 1/61/6 1/4 1/2 1/4 1/6 则组合成新的解释变量：则组合成新的解释变量：估估计计模模型型：y yt t=a+bwa+bwt t+t t之之后后，就就可可以以得得到到原原模模型型中各参数的估计值。中各参数的估计值。24 优点：优点：简单易行、

15、不损失自由度、避免多重共简单易行、不损失自由度、避免多重共线性干扰及参数估计具有一致性。线性干扰及参数估计具有一致性。缺点：缺点：设置权数的主观随意性较大，要求分析设置权数的主观随意性较大，要求分析者对实际问题的特征有比较透彻的了解。者对实际问题的特征有比较透彻的了解。通常通常的做法是的做法是，依据先验信息，多选几组权数分别，依据先验信息，多选几组权数分别估计多个模型，然后根据可决系数、估计多个模型，然后根据可决系数、F检验值、检验值、t检验值、估计标准误以及检验值、估计标准误以及DW值，从中选出最值，从中选出最佳估计方程。佳估计方程。25【例例7.3】已知已知19551974年期间美国制造业

16、年期间美国制造业库存量库存量 和销售额和销售额 的统计资料如表的统计资料如表7.1（金额单位：亿美元）。设定有限分布滞后模（金额单位：亿美元）。设定有限分布滞后模型为：型为：运用经验加权法，选择下列三组权数：运用经验加权法，选择下列三组权数：（1）1，1/2，1/4，1/8 （2）1/4，1/2，2/3，1/4 （3）1/4，1/4，1/4，1/4 分别估计上述模型，并从中选择最佳的方程。分别估计上述模型，并从中选择最佳的方程。（数据见教材表（数据见教材表7.1）26 记新的线性组合变量分别为：记新的线性组合变量分别为：由上述公式生成线性组合变量由上述公式生成线性组合变量 的数据。的数据。然后

17、分别估计如下经验加权模型。然后分别估计如下经验加权模型。27回归分析结果整理如下回归分析结果整理如下模型一：模型一：模型二：模型二：28 模型三：模型三：从上述回归分析结果可以看出，模型一的扰从上述回归分析结果可以看出，模型一的扰动项无一阶自相关，模型二、模型三扰动项存在动项无一阶自相关，模型二、模型三扰动项存在一阶正自相关；再综合判断可决系数、一阶正自相关；再综合判断可决系数、F 检验值、检验值、t 检验值，可以认为：最佳的方程是模型一，即检验值，可以认为：最佳的方程是模型一，即权数为（权数为（1，1/2，1/4，1/8）的分布滞后模型。）的分布滞后模型。三、阿尔蒙法三、阿尔蒙法目的目的：消

18、除多重共线性的影响：消除多重共线性的影响基本原理基本原理：在有限分布滞后模型滞后长度：在有限分布滞后模型滞后长度S已知的情况下，滞后项系数有一取值结构，已知的情况下，滞后项系数有一取值结构，把它看成是相应滞后期把它看成是相应滞后期i的函数。在以滞后的函数。在以滞后期期i为横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系为横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系中，如果这些滞后系数落在一条光滑曲线中，如果这些滞后系数落在一条光滑曲线上，或近似落在一条光滑曲线上，则可以上，或近似落在一条光滑曲线上，则可以由一个关于由一个关于i的次数较低的的次数较低的m次多项式次多项式很好很好地逼近，即：地逼近，即：30此式称为此式称为阿

19、尔蒙多项式变换阿尔蒙多项式变换（图（图7.27.2）。）。（1 1）阿尔蒙估计法的原理阿尔蒙估计法的原理 设有限分布滞后模型为设有限分布滞后模型为 y yt t=a+b=a+b0 0 x xt t+b+b1 1x xt-1t-1+b+bk kx xt-st-s+v+vt t连续函数连续函数b bi i=f(i)=f(i)可以用滞后期可以用滞后期i i的适当次多项式逼近：的适当次多项式逼近：b bi i=f(if(i)=)=0 0+1 1i+i+2 2i i2 2+m mi im m (ms)(ms)将将此此关关系系式式代代入入原原分分布布滞滞后后模模型型，经经过过适适当当的的变变量量变变换换，

20、可可以以减减少少模模型型中中的的变变量量个个数数，从从而而在在削削弱弱多多重重共共线线性性影影响响的的情情况况下下，估估计计模模型中的参数型中的参数。（2 2）阿尔蒙估计法的步骤）阿尔蒙估计法的步骤 分布滞后模型可以表示成分布滞后模型可以表示成：设设b bi i可以用二次多项式近似表示，即：可以用二次多项式近似表示，即：b bi i=0 0+1 1i+i+2 2i i2 2 将此代入分布滞后模型，整理得：将此代入分布滞后模型，整理得：定义：称该变量变换为称该变量变换为AlmonAlmon变换，变换，则原分布滞后模型可以表示成：则原分布滞后模型可以表示成：34 教材中多项式次数是教材中多项式次数

21、是m次次，因此将阿尔蒙多项式变换代入，因此将阿尔蒙多项式变换代入分布滞后模型并整理，模型变为如下形式分布滞后模型并整理，模型变为如下形式 其中其中（7.5）35 对于模型（对于模型（7.57.5），在满足古典假定的条件下，可），在满足古典假定的条件下，可用最小二乘法进行估计。将估计的参数代入阿尔用最小二乘法进行估计。将估计的参数代入阿尔蒙多项式，就可求出原分布滞后模型参数的估计蒙多项式，就可求出原分布滞后模型参数的估计值值。n（3 3）阿尔蒙估计法的特点）阿尔蒙估计法的特点n 阿尔蒙估计法的原理巧妙、简单，估计阿尔蒙估计法的原理巧妙、简单，估计参数时有效地消除了多重共线性的影响，并参数时有效地

22、消除了多重共线性的影响，并且适用于多种形式的分布滞后结构。且适用于多种形式的分布滞后结构。注意注意使用阿尔蒙估计法，应事先确定两个问题：使用阿尔蒙估计法，应事先确定两个问题：滞滞后期长度和多项式的次数后期长度和多项式的次数。滞后期长度确定方法滞后期长度确定方法：可以根据经济理论或实可以根据经济理论或实际经验加以确定，也可以通过相关系数、调整际经验加以确定，也可以通过相关系数、调整的判定系数、施瓦兹准则的判定系数、施瓦兹准则SCSC等统计检验获取信等统计检验获取信息。利用息。利用EviewsEviews软件可以直接得到上述各项检软件可以直接得到上述各项检验结果。验结果。多项式次数确定原则：多项式

23、次数确定原则：在实际应用中，阿尔蒙多项式的次数在实际应用中，阿尔蒙多项式的次数m m通常取通常取得较低，一般取得较低，一般取2 2或或3 3，很少超过，很少超过4 4。（4 4）阿尔蒙估计的阿尔蒙估计的EViewsEViews软件实现软件实现 在在EViewsEViews软软件件的的LSLS命命令令中中使使用用PDLPDL项项，其其命命令令格格式式为：为：LSLS Y Y C CPDL(XPDL(X，s s，m m，d)d)其其中中，s s为为滞滞后后期期长长度度，m m为为多多项项式式次次数数，d d是是对对分分布滞后特征进行控制的参数，可供选择的参数值有：布滞后特征进行控制的参数，可供选择

24、的参数值有：1 1强制在分布的强制在分布的近期近期趋近于趋近于0 0；2 2强制在分布的强制在分布的远期远期趋近于趋近于0 0；3 3强制在分布的强制在分布的两端两端趋近于趋近于0 0；0 0对参数分布对参数分布不做任何限制不做任何限制。在在LSLS命令中使用命令中使用PDLPDL项，应注意以下几点：项，应注意以下几点：在解释变量在解释变量x之后必须指定之后必须指定s和和m的值，的值，d为可为可选项，不指定时取默认值选项，不指定时取默认值0；n如果有多个具有滞后效应的解释变量，则分如果有多个具有滞后效应的解释变量，则分别用几个别用几个PDL项表示；例如：项表示；例如：n LS Y C PDL(

25、x1LS Y C PDL(x1，4 4，2)PDL(x22)PDL(x2，3 3，2)2)在在估估计计分分布布滞滞后后模模型型之之前前，最最好好使使用用互互相相关关分分析析命命令令CROSSCROSS初步判断滞后期的长度初步判断滞后期的长度k k；命令格式为：命令格式为：CROSSCROSSY YX X 接接着着输输入入滞滞后后期期 p p 之之后后，将将输输出出 y yt t 与与 x xt t，x xt-1t-1x xt-pt-p的的各各期期相相关关系系数数。也也可可以以在在PDLPDL项项中中逐逐步步加加大大s s的的值值，再再利利用用调调整整的的判判定定系系数数和和SCSC判判断断较较

26、为为合合适的滞后期长度适的滞后期长度s s。【案例案例7.1】为了研究为了研究19551974年期间美国年期间美国制造业库存量制造业库存量Y和销售额和销售额X的关系，我们在例的关系，我们在例7.3中中采用了经验加权法估计分布滞后模型。下面用阿尔采用了经验加权法估计分布滞后模型。下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型：蒙法估计如下有限分布滞后模型：将系数用二次多项式近似将系数用二次多项式近似 键入：键入：CROSS Y XCROSS Y X，输出结果见下图。输出结果见下图。根据结果可设：并假定：bi可以用一个二次多项式逼近。操作演示表示滞后表示滞后i期期表示超前表示超前i期期键入：LS Y C

27、PDL(XLS Y C PDL(X，3 3，2)2)操作演示操作演示 输出结果见下图。经输出结果见下图。经AlmonAlmon变换之后的估计结果为（其中变换之后的估计结果为（其中Z Zi i用用PDLPDL表示）：表示）：对应的对应的t统计量统计量R2的值的值调整的调整的R2值值DW的值的值 还还原原成成原原分分布布滞滞后后模模型：型：在在EviewsEviews软软件件的的输输出出窗窗口口下下部部已已给给出出了了还还原后的原后的b bi i估计值。估计值。对应各对应各bi的估计值的估计值 因此库存模型为因此库存模型为：对应的对应的t统计量统计量43 本节基本内容本节基本内容:库伊克模型库伊克

28、模型 自适应预期模型自适应预期模型 局部调整模型局部调整模型 第三节第三节 自回归模型的构建自回归模型的构建44一、库伊克模型一、库伊克模型 无限分布滞后模型中滞后项无限多，而样本观测无限分布滞后模型中滞后项无限多，而样本观测总是有限的，因此不可能对其直接进行估计。要总是有限的，因此不可能对其直接进行估计。要使模型估计能够顺利进行，必须施加一些约束或使模型估计能够顺利进行，必须施加一些约束或假定条件，将模型的结构作某种转化。假定条件，将模型的结构作某种转化。库伊克（库伊克（Koyck）变换就是其中较具代表性的方）变换就是其中较具代表性的方法。法。45 对于如下无限分布滞后模型：对于如下无限分布

29、滞后模型：可以假定滞后解释变量可以假定滞后解释变量 对被解释变量对被解释变量 的影的影响随着滞后期响随着滞后期 的增加而按几何级数衰减。即滞的增加而按几何级数衰减。即滞后系数的衰减服从某种公比小于后系数的衰减服从某种公比小于1的几何级数：的几何级数：其中：其中：为常数，公比为常数，公比 为待估参数。为待估参数。（7.6）（7.7）库伊克假定：库伊克假定：46 通常称为分布滞后衰减率，值越接近零，衰减通常称为分布滞后衰减率，值越接近零，衰减速度越快（如图速度越快（如图7.37.3）。）。图图7.3 7.3 按几何级数衰减的滞后结构（库伊克按几何级数衰减的滞后结构（库伊克）47 将库伊克假定（将库

30、伊克假定（7.7）式代入（）式代入（7.6）式，得）式，得 将（将（7.8）滞后一期，有）滞后一期，有 （7.8）（7.9）48这就是这就是库伊克模型库伊克模型。上述变换过程也叫。上述变换过程也叫库伊克库伊克变换。变换。对（对（7.9）式两边同乘）式两边同乘 并与（并与（7.8）式相减得）式相减得：即即49令令 则库伊克模型（则库伊克模型（7.10）式变为）式变为 这是一个一阶自回归模型。这是一个一阶自回归模型。（7.12）50 1.1.以一个滞后被解释变量代替了大量的滞后解以一个滞后被解释变量代替了大量的滞后解释变量，使模型结构得到极大简化，最大限度释变量，使模型结构得到极大简化，最大限度地

31、保证了自由度，解决了滞后长度难以确定的地保证了自由度，解决了滞后长度难以确定的问题；问题；2.2.滞后一期的被解释变量与滞后一期的被解释变量与 的线性相关程的线性相关程度将低于度将低于 的各滞后值之间的相关程度，从而的各滞后值之间的相关程度，从而在很大程度上缓解了多重共线性。在很大程度上缓解了多重共线性。库伊克变换的优点库伊克变换的优点51 1.1.它假定无限滞后分布呈几何递减滞后结构。它假定无限滞后分布呈几何递减滞后结构。这种假定对某些经济变量可能不适用，如固定资这种假定对某些经济变量可能不适用，如固定资 产投资对总产出影响的滞后结构就不是这种类型。产投资对总产出影响的滞后结构就不是这种类型

32、。2.2.库伊克模型的随机扰动项形如库伊克模型的随机扰动项形如 说明新模型的随机扰动项存在一阶自相关，且与说明新模型的随机扰动项存在一阶自相关，且与 解释变量相关。解释变量相关。库伊克变换的缺陷库伊克变换的缺陷52 3.3.将随机变量作为解释变量引入了模型，不一将随机变量作为解释变量引入了模型，不一定符合基本假定。定符合基本假定。4.4.库伊克变换是纯粹的数学运算结果，缺乏经库伊克变换是纯粹的数学运算结果，缺乏经济理论依据。济理论依据。这些缺陷，特别是第二个缺陷，将给模型的参这些缺陷，特别是第二个缺陷，将给模型的参数估计带来定困难。数估计带来定困难。53二、自适应预期模型二、自适应预期模型 某

33、些经济变量的变化会或多或少地受到另一些经济某些经济变量的变化会或多或少地受到另一些经济变量预期值的影响。为了处理这种经济现象，可以变量预期值的影响。为了处理这种经济现象，可以将解释变量预期值引入模型建立将解释变量预期值引入模型建立“期望模型期望模型”。例如，包含一个预期解释变量的例如，包含一个预期解释变量的“期望模型期望模型”可以可以表现为如下形式：表现为如下形式：其中，其中，为被解释变量，为被解释变量，为解释变量预期值，为解释变量预期值，为随机扰动项。为随机扰动项。54难点难点预期是对未来的判断，在大多数情况下，预期值预期是对未来的判断，在大多数情况下，预期值是不可观测的。因此，实际应用中需

34、要对预期的是不可观测的。因此，实际应用中需要对预期的形成机理作出某种假定。自适应预期假定就是其形成机理作出某种假定。自适应预期假定就是其中之一，具有一定代表性。中之一，具有一定代表性。55自适应预期假定：自适应预期假定：经济活动主体对某经济变量的预期，是通过一种经济活动主体对某经济变量的预期，是通过一种简单的学习过程而形成的，其机理是，经济活动简单的学习过程而形成的，其机理是，经济活动主体会根据自己过去在作预期时所犯错误的程主体会根据自己过去在作预期时所犯错误的程度，来修正他们以后每一时期的预期，即按照过度，来修正他们以后每一时期的预期，即按照过去预测偏差的某一比例对当前期望进行修正，使去预测

35、偏差的某一比例对当前期望进行修正，使其适应新的经济环境。其适应新的经济环境。56用数学式子表示就是用数学式子表示就是其中参数为调节系数，也称为适应系数。这一调其中参数为调节系数，也称为适应系数。这一调整过程叫做自适应过程。整过程叫做自适应过程。通常，将解释变量预期值满足自适应调整过通常，将解释变量预期值满足自适应调整过程的的期望模型，称为自适应预期模型程的的期望模型，称为自适应预期模型（Adaptive expectation model）。）。57根据自适应预期假定，自适应预期模型可转化为根据自适应预期假定，自适应预期模型可转化为一阶自回归形式：一阶自回归形式：其中其中 如果能得到参数的估计

36、值，可得到自适应预期如果能得到参数的估计值，可得到自适应预期模型的参数估计值。模型的参数估计值。58 在经济活动中，会遇到为了适应解释变量的变化，在经济活动中，会遇到为了适应解释变量的变化，被解释变量有一个预期的最佳值与之对应的现象。被解释变量有一个预期的最佳值与之对应的现象。例如，企业为了确保生产或供应，必须保持一定例如，企业为了确保生产或供应，必须保持一定的原材料储备，对应于一定的产量或销售量，存的原材料储备，对应于一定的产量或销售量，存在着预期最佳库存量；为了确保一国经济健康发在着预期最佳库存量；为了确保一国经济健康发展，中央银行必须保持一定的货币供应，对应于展，中央银行必须保持一定的货

37、币供应，对应于一定的经济总量水平，应该有一个预期的最佳货一定的经济总量水平，应该有一个预期的最佳货币供应量。币供应量。三、局部调整模型三、局部调整模型59也就是说，解释变量的现值影响着被解释变量的也就是说，解释变量的现值影响着被解释变量的预期值，即存在如下关系预期值，即存在如下关系 其中，其中，为被解释变量的预期最佳值，为被解释变量的预期最佳值，为解为解释变量的现值。释变量的现值。（7.22）60 由于技术、制度、市场以及管理等各方面的限由于技术、制度、市场以及管理等各方面的限制，被解释变量的预期水平在单一周期内一般不制，被解释变量的预期水平在单一周期内一般不会完全实现，而只能得到部分的调整。

38、局部调整会完全实现，而只能得到部分的调整。局部调整假设认为，被解释变量的实际变化仅仅是预期变假设认为，被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分，即化的一部分，即 其中其中,为调整系数，它代表调整速度。为调整系数，它代表调整速度。越接越接近近1 1，表明调整到预期最佳水平的速度越快。，表明调整到预期最佳水平的速度越快。（7.23）61 满足局部调整假设的模型（满足局部调整假设的模型（7.22），称为局部），称为局部调整模型（调整模型（Partial adjustment model）。在）。在局部调整假设下，经过变形，局部调整模型可转局部调整假设下，经过变形，局部调整模型可转化为一阶自回归模型

39、：化为一阶自回归模型：其中，其中，621.1.相同点相同点库伊克模型库伊克模型 、自适应预期模型与局部调整模的、自适应预期模型与局部调整模的最终形式都是一阶自回归模型，这样，对这三类最终形式都是一阶自回归模型，这样，对这三类模型的估计就转化为对相应一阶自回归模型的估模型的估计就转化为对相应一阶自回归模型的估计。计。评价评价 632.2.区别区别导出模型的经济背景与思想不同导出模型的经济背景与思想不同，库伊克，库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上根据库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上根据库伊克几何分布滞后假定而导出的；自适应预期模型是几何分布滞后假定而导出的；自适应预期模型是由解释变量的自

40、适应过程而得到的；局部调整模由解释变量的自适应过程而得到的；局部调整模型则是对被解释变量的局部调整而得到的。型则是对被解释变量的局部调整而得到的。由于模型的形成机理不同而导致由于模型的形成机理不同而导致随机误差项的随机误差项的结构有所不同结构有所不同,这一区别将对模型的估计带来一定这一区别将对模型的估计带来一定影响。影响。64第四节第四节 自回归模型的估计自回归模型的估计 本节基本内容本节基本内容:自回归模型估计的困难自回归模型估计的困难 工具变量法工具变量法 德宾德宾h h检验检验 65 一、自回归模型估计的困难一、自回归模型估计的困难 库伊克模型库伊克模型 、自适应预期模型与局部调整模型，

41、、自适应预期模型与局部调整模型，在模型结构上最终都可表示为一阶自回归形式：在模型结构上最终都可表示为一阶自回归形式：因此，对这三个模型的估计就转化为对一阶自回因此，对这三个模型的估计就转化为对一阶自回归模型的估计。归模型的估计。但是，上述一阶自回归模型的解释变量中含有滞但是，上述一阶自回归模型的解释变量中含有滞后被解释变量后被解释变量 ，是随机变量，它可能与随是随机变量，它可能与随机扰动项相关；而且随机扰动项还可能自相关。机扰动项相关；而且随机扰动项还可能自相关。模型可能违背古典假定，从而给模型的估计带来模型可能违背古典假定，从而给模型的估计带来一定困难。一定困难。66 库伊克模型：库伊克模型

42、：自适应预期模型：自适应预期模型：局部调整模型：局部调整模型：假定原模型中随机扰动项满足古典假定，即假定原模型中随机扰动项满足古典假定，即67（1 1）对于库伊克模型，有对于库伊克模型，有68（2 2）对于自适应预期模型）对于自适应预期模型（3 3）对于局部调整模型，有）对于局部调整模型，有69 出现了随机解释变量出现了随机解释变量 ，而，而 可能与可能与 关；关；随机扰动项可能自相关，库伊克模型和自适应预随机扰动项可能自相关，库伊克模型和自适应预 期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调 整模型的随机扰动无自相关。整模型的随机扰动无自相关。如果

43、用最小二乘法直接估计自回归模型，则估计可能如果用最小二乘法直接估计自回归模型，则估计可能是是有偏的，而且不是一致估计有偏的，而且不是一致估计。估计自回归模型需要解决两个问题：估计自回归模型需要解决两个问题：设法消除设法消除 与与 的相关性；的相关性；检验检验 是否存在自相关。是否存在自相关。自回归模型的估计存在的主要问题自回归模型的估计存在的主要问题70 所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。工具变量的选择应动项存在相关性的解释变量。工具变

44、量的选择应满足如下条件：满足如下条件：（1 1）与所代替的解释变量高度相关；）与所代替的解释变量高度相关；（2 2）与随机扰动项不相关；）与随机扰动项不相关；（3 3）与其它解释变量不相关，以免出现多重共）与其它解释变量不相关，以免出现多重共线性。线性。二、工具变量法二、工具变量法71 DW检验法不适合于方程含有滞后被解释变量的检验法不适合于方程含有滞后被解释变量的场合场合.在自回归模型中，滞后被解释变量是随机在自回归模型中，滞后被解释变量是随机变量，已有研究表明，如果用变量，已有研究表明，如果用DW检验法，则检验法，则d统计量值总是趋近于统计量值总是趋近于2。也就是说，在一阶自回。也就是说，

45、在一阶自回归中，当随机扰动项存在自相关时，归中，当随机扰动项存在自相关时，DW检验却检验却倾向于得出非自相关的结论。倾向于得出非自相关的结论。德宾提出了检验一阶自相关的德宾提出了检验一阶自相关的h统计量检验法。统计量检验法。三、德宾三、德宾h-检验检验72 h统计量定义为统计量定义为 其中，其中，为随机扰动项一阶自相关系数为随机扰动项一阶自相关系数 的估计的估计量，量，为为DW统计量，统计量，为样本容量，为样本容量，为滞后为滞后被解释变量被解释变量 的回归系数的估计方差。的回归系数的估计方差。在在 的假定下，的假定下，h统计量的极限分布为标准统计量的极限分布为标准正态分布。因此，在大样本情况下

46、，可以用正态分布。因此，在大样本情况下，可以用h统计统计量值判断随机扰动项是否存在一阶自相关。量值判断随机扰动项是否存在一阶自相关。（7.32）73具体作法如下具体作法如下（1 1）对一阶自回归方程）对一阶自回归方程 直接进行最小二乘估计，得到直接进行最小二乘估计，得到 及及 值。值。（2 2）将）将 、及样本容量及样本容量 代入代入（7.327.32）式）式计算计算h统计量值统计量值。74（3）给定显著性水平）给定显著性水平 ，查标准正态分布表，查标准正态分布表得临界值得临界值 。若。若 ，则拒绝原假设，则拒绝原假设 ，说明自回归模型存在一阶自相关；若，说明自回归模型存在一阶自相关；若 ，则

47、接受原假设，则接受原假设 ，说明自回归模型不，说明自回归模型不存在一阶自相关。存在一阶自相关。75 值得注意的是，该检验法可适用任意阶的自回归值得注意的是，该检验法可适用任意阶的自回归模型，对应的模型，对应的h统计量的计算式（统计量的计算式（7.32）仍然成）仍然成立，即只用到回归系数的估计方差；立，即只用到回归系数的估计方差；此外，该检验法是针对大样本的，用于小样本效此外，该检验法是针对大样本的，用于小样本效果较差。果较差。76第五节第五节 案例分析案例分析 【案例案例7.1】为了研究为了研究19551974年期间美国年期间美国制造业库存量制造业库存量 和销售额和销售额 的关系，我们在例的关

48、系，我们在例7.3中采用了经验加权法估计分布滞后模型。中采用了经验加权法估计分布滞后模型。下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型：下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型：将系数用二次多项式近似，即将系数用二次多项式近似，即77则原模型可变为则原模型可变为其中其中 估计如下回归方程形式估计如下回归方程形式78 回归结果见表回归结果见表7.2 表7.279 表中表中 对应的系数分别为对应的系数分别为 的估计值的估计值 。将它们代入分布滞后系数。将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出的阿尔蒙多项式中，可计算出 的估计值，分布滞后模型的最终估计式为：的估计值，分布滞后模型的最终估计式为：80

49、 在实际应用中，在实际应用中，EViews提供了多项式分布滞提供了多项式分布滞后指令后指令“PDL”用于估计分布滞后模型。在用于估计分布滞后模型。在EViews中输入中输入 和和 的数据，进入的数据，进入Equation Specification 对话栏，键入方程形式：对话栏，键入方程形式：81 其中，其中，“PDL指令指令”表示进行阿尔蒙多项式分布表示进行阿尔蒙多项式分布滞后模型的估计，括号中的滞后模型的估计，括号中的3表示表示 的分布滞后的分布滞后长度，长度，2表示阿尔蒙多项式的阶数。在表示阿尔蒙多项式的阶数。在Estimation Settings栏中选择栏中选择Least Squar

50、es(最小二乘法最小二乘法)，点击，点击OK，屏幕将显示，屏幕将显示回归分析结果（见表回归分析结果（见表7.3）。）。82表7.383 需要指出的是需要指出的是，用，用“PDL”估计分布滞后模型时，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形如所采用的滞后系数多项式变换不是形如（7.4）式的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的）式的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的 派生形式。派生形式。因此，输出结果中因此，输出结果中 、对应的估计系数不是阿尔蒙多项式系数对应的估计系数不是阿尔蒙多项式系数 的估计。但同前面分步计算的结果相比，最终的的估计。但同前面分步计算的结果相比，最终的 分布