第九章滞后变量模型.ppt

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1、 本章将主要介绍经典单方程计量经济学模型中滞后解释变量或本章将主要介绍经典单方程计量经济学模型中滞后解释变量或(和和)滞后被解滞后被解释变量的问题，并在此基础上对建立单方程计量经济学模型的方法论进行简释变量的问题，并在此基础上对建立单方程计量经济学模型的方法论进行简单的总结与讨论。单的总结与讨论。第九章第九章 滞后滞后变量模型变量模型 在前面几章中，主要介绍了经典线性回归模型及其在若干基本假定在前面几章中，主要介绍了经典线性回归模型及其在若干基本假定下的估计问题，并分析了一个或多个假定不满足时所产生的后果及其可下的估计问题，并分析了一个或多个假定不满足时所产生的后果及其可能的改进措施。还探讨了

2、虚拟变量模型问题。然而上述方法还不能解决能的改进措施。还探讨了虚拟变量模型问题。然而上述方法还不能解决经济生活中遇到的全部问题。经济生活中遇到的全部问题。某变量的过去行为是怎样影响变量当前变动路线的？某变量的过去行为是怎样影响变量当前变动路线的？例如：例如：学习目的学习目的 了解滞后变量、滞后效应、滞后变量模型、分布滞后模型、了解滞后变量、滞后效应、滞后变量模型、分布滞后模型、自回归模型等概念及滞后效应产生的原因，掌握分布滞后模型和自回归模型等概念及滞后效应产生的原因，掌握分布滞后模型和自回归模型的建立及参数估计方法。自回归模型的建立及参数估计方法。基本要求基本要求1）认识到滞后效应、滞后变量

3、模型是计量经济学建模经常会遇到的问题；）认识到滞后效应、滞后变量模型是计量经济学建模经常会遇到的问题；2）了解滞后变量、滞后效应、滞后变量模型、分布滞后模型、自回归模型）了解滞后变量、滞后效应、滞后变量模型、分布滞后模型、自回归模型 等概念；等概念；3）掌握分布滞后模型和自回归模型建模方法、参数估计及应用。）掌握分布滞后模型和自回归模型建模方法、参数估计及应用。第九章第九章 滞后滞后变量模型变量模型 滞后变量模型滞后变量模型 分布滞后模型分布滞后模型 自回归模型自回归模型 格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验第九章第九章 滞后滞后变量模型变量模型第一节第一节 滞后变量模型滞后变量模型三个基本概

4、念：三个基本概念：在经济活动中，广泛存在着时间滞后效应，即动态性。某些经济变在经济活动中，广泛存在着时间滞后效应，即动态性。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。甚至自身的过去值的影响。把这种过去时期的具有滞后作用的变量叫做把这种过去时期的具有滞后作用的变量叫做滞后变量滞后变量(1agged variable)。含有滞后变量的模型称为含有滞后变量的模型称为滞后变量模型滞后变量模型。滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问题有可能成滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静

5、态分析的问题有可能成为动态分析。含有滞后被解释变量的模型，又称为动态分析。含有滞后被解释变量的模型，又称动态模型动态模型(dynamic models)。一、滞后效应与产生滞后效应的原因一、滞后效应与产生滞后效应的原因 滞后效应的概念：滞后效应的概念：一般说来，被解释变量与解释变量的因果关系不一定就在瞬时发生，可一般说来，被解释变量与解释变量的因果关系不一定就在瞬时发生，可能存在时间上的滞后，或者说解释变量的变化可能需要经过一段时间才能完能存在时间上的滞后，或者说解释变量的变化可能需要经过一段时间才能完全对被解释变量产生影响。同样地，被解释变量当前的变化也可能受其自身全对被解释变量产生影响。同

6、样地，被解释变量当前的变化也可能受其自身过去水平的影响。这种被解释变量受到自身或另一解释变量的前几期值影响过去水平的影响。这种被解释变量受到自身或另一解释变量的前几期值影响的现象称为的现象称为滞后效应滞后效应，表示前几期值的变量称为，表示前几期值的变量称为滞后变量滞后变量。例如：例如：在研究消费函数时，通常认为，本期的消费除了受本期的收入水平在研究消费函数时，通常认为，本期的消费除了受本期的收入水平影响之外，还受前一期收入以及前一期消费水平的影响影响之外，还受前一期收入以及前一期消费水平的影响 设设Ct、Yt分别是分别是t时的消费和收入，则消费函数为时的消费和收入，则消费函数为 (9-1)这这

7、就是含有滞后就是含有滞后变变量的模型，量的模型，Yt-1、Ct-1为滞后变量。为滞后变量。又如：又如：对对耐用品的需求耐用品的需求(Yt)不仅取决于现在的收入不仅取决于现在的收入(Xt)、过去的收入水平、过去的收入水平(Xt-s)，还取决于耐用品的存量或过去得到的耐用品数量还取决于耐用品的存量或过去得到的耐用品数量(Yt-1)、价格、价格(Pt)等等。等等。可设定需求函数为可设定需求函数为(9-2)产生滞后效应的原因主要有以下几个方面：产生滞后效应的原因主要有以下几个方面：1 1客观原因客观原因（1）技术原因）技术原因 在现实经济运行中，从生产到流通再到使用，每一个环节都需要在现实经济运行中，

8、从生产到流通再到使用，每一个环节都需要一段时间，从而形成时滞。一段时间，从而形成时滞。1)工业生产中，当年的产出在某种程度上依赖于过去若干期内投资形工业生产中，当年的产出在某种程度上依赖于过去若干期内投资形 成的固定资产。成的固定资产。2)当年农产品产量主要取决于过去一年价格的高低。当年农产品产量主要取决于过去一年价格的高低。3)生产者扩大生产规模和改进产品质量会受到工艺技术水平和生产生产者扩大生产规模和改进产品质量会受到工艺技术水平和生产 能能 力的限制，生产者将产品的产量调整到最佳水平，需要一定时间来力的限制，生产者将产品的产量调整到最佳水平，需要一定时间来 增加设备和改进工艺技术，这段时

9、间长短决定于调整速度，增加设备和改进工艺技术，这段时间长短决定于调整速度，例如：例如：产生滞后效应的原因主要有以下几个方面：产生滞后效应的原因主要有以下几个方面：1 1客观原因客观原因（2）制度原因）制度原因 例如：例如：a)契约、管理制度等因素也会造成经济行为一定程度的滞后。契约、管理制度等因素也会造成经济行为一定程度的滞后。1)企业要改变它的产品结构或产量，会受到过去签订的供货合同的制约；企业要改变它的产品结构或产量，会受到过去签订的供货合同的制约；2)定期存款到期才能提取，造成了它对社会购买力的影响具有滞后性；定期存款到期才能提取，造成了它对社会购买力的影响具有滞后性；b)管理层次过多、

10、管理的低效率也会造成滞后效应。管理层次过多、管理的低效率也会造成滞后效应。这些情况说明，当一种变量发生变化时，另一变量由于制度方面这些情况说明，当一种变量发生变化时，另一变量由于制度方面的原因，需经过一定时期才能做出相应的变动，从而形成滞后现象。的原因，需经过一定时期才能做出相应的变动，从而形成滞后现象。2 2主观原因主观原因例如：例如：经济活动离不开人的参与，人们往往对于信息了解不全面或者受心经济活动离不开人的参与，人们往往对于信息了解不全面或者受心理因素的影响，因而对于新的变化了的情况反应迟钝。人们受习惯势力理因素的影响，因而对于新的变化了的情况反应迟钝。人们受习惯势力的影响，往往不能迅速

11、调整自己的行为使之适合于新的环境。由于人们的影响，往往不能迅速调整自己的行为使之适合于新的环境。由于人们固有的心理定势和行为习惯，其行为方式往往滞后于经济形势的变化。固有的心理定势和行为习惯，其行为方式往往滞后于经济形势的变化。1)中彩票的人不可能很快改变其生活方式。因此，以往的行为延续中彩票的人不可能很快改变其生活方式。因此，以往的行为延续 产生了滞后效应。产生了滞后效应。2)消费，人们对某种商品的消费量不仅受商品当前价格影响，而且消费，人们对某种商品的消费量不仅受商品当前价格影响，而且 还受预期价格影响，当人们预期价格上涨时，就会加快当期的购买，还受预期价格影响，当人们预期价格上涨时，就会

12、加快当期的购买，而当人们预期价格要下降时，就会持币观望，减少当期的购买，由而当人们预期价格要下降时，就会持币观望，减少当期的购买，由 于对将来的预期要依据过去的经验，因此在一定条件下，这种于对将来的预期要依据过去的经验，因此在一定条件下，这种“预预 期期”因素的影响可转化为滞后效应。因素的影响可转化为滞后效应。二、滞后变量模型二、滞后变量模型以滞后变量作为解释变量，就得到滞后变量模型。以滞后变量作为解释变量，就得到滞后变量模型。它的一般形式为：它的一般形式为：Yt=0+1Yt-1+2Yt-2+qYt-q+0Xt+1Xt-1+sXt-s+t (9-3)其中，其中，q、s为滞后时间间隔，称为滞后期

13、，为滞后时间间隔，称为滞后期，Yt-q为被解释变量为被解释变量Y的第的第q期滞后，期滞后，Xt-s为解释变量为解释变量X的第的第s期滞后。期滞后。由于模型既含有由于模型既含有Y对自身滞后变量的回归，还包括着解释变量对自身滞后变量的回归，还包括着解释变量X分布在不同分布在不同时期的滞后变量，因此一般称为时期的滞后变量，因此一般称为自回归分布滞后模型自回归分布滞后模型(ADL)。若滞后期长度有限，称模型为有限自回归分布滞后模型：若滞后期无限，若滞后期长度有限，称模型为有限自回归分布滞后模型：若滞后期无限，称模型为称模型为无限自回归分布滞后模型无限自回归分布滞后模型。第二节第二节 分布滞后模型分布滞

14、后模型一、分布滞后模型一、分布滞后模型 如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期的当期值及其若干期的滞后值，则称为值及其若干期的滞后值，则称为分布滞后模型分布滞后模型(distributed-lag model),也称为也称为外生滞后变量模型外生滞后变量模型。概念：概念：分布滞后模型的一般形式为：分布滞后模型的一般形式为：（9-4）分布滞后模型的各系数体现了解释变量的当期值和各期滞后值对被解释分布滞后模型的各系数体现了解释变量的当期值和各期滞后值对被解释变量的不同影响程度，因此也称为变量的不同影响程度，因此也称为乘数乘数(mu

15、ltiplier)。称为称为短期或即期乘数，表示本期短期或即期乘数，表示本期X变变化一个化一个单单位位对对Y平均平均值值的影响程度。的影响程度。称为称为动态动态乘数或延乘数或延迟迟系数，表示各滞后期系数，表示各滞后期X的的变动对变动对Y 的平均的平均值值影响的大小。影响的大小。(i=1，2，,s)称为长期或均衡乘数，表示称为长期或均衡乘数，表示X变动一个单位，由于滞后效应而形成变动一个单位，由于滞后效应而形成 的对的对Y平均值总影响的大小。平均值总影响的大小。（9-4）由由(9-4)式知，如果各期的式知，如果各期的X值保持不变，则值保持不变，则X与与Y间的长期或均衡关系即为间的长期或均衡关系即

16、为（9-5）为为了避免了避免 的数的数值值激增，我激增，我们们假定假定 项项之和之和为为有限有限值值，即，即滞后期滞后期s s 应该是多少呢？应该是多少呢？问题：问题：一个平均滞后定义为：一个平均滞后定义为：（9-6）即平均滞后定义为所有滞后的加权平均数，其权数就是关于系数即平均滞后定义为所有滞后的加权平均数，其权数就是关于系数的相对数值。的相对数值。二、分布滞后模型的参数估计二、分布滞后模型的参数估计1 1分布滞后模型估计的困难分布滞后模型估计的困难2 2分布滞后模型的修正估计方法分布滞后模型的修正估计方法1 1分布滞后模型估计的困难分布滞后模型估计的困难 对模型（对模型（9-4），如果是无

17、限期的分布滞后模型，由于样本观测值的），如果是无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计。如果是有限期的分布滞后模型，有限性，使得无法直接对其进行估计。如果是有限期的分布滞后模型，普通最小二乘回归也会遇到如下问题：普通最小二乘回归也会遇到如下问题：(1)没有先验准则确定滞后期长度；没有先验准则确定滞后期长度；(2)如果滞后期较长，而样本数较小，将缺乏足够的自由度进行传统的如果滞后期较长，而样本数较小，将缺乏足够的自由度进行传统的 统计检验；统计检验；(3)同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型会存在高度的同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型会存在高

18、度的 多重共线性。多重共线性。2 2分布滞后模型的修正估计方法分布滞后模型的修正估计方法基本思想基本思想 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。变量的数目，以缓解多重共线性，保证自由度。(1)经验加权法经验加权法(2)阿尔蒙阿尔蒙(Almon)多项式法多项式法(3)科伊克科伊克(Koyck)方法方法(4)帕斯卡（帕斯卡（Pascal）方法）方法四种常用方法四种常用方法(1)经验加权法经验加权法 对于有限期分布滞后模型，往往根据实际问题的特点，以及人们的对于有限期分布滞后模型，往往

19、根据实际问题的特点，以及人们的经验给各滞后变量指定权数，并按权数构成各滞后变量的线性组合，形经验给各滞后变量指定权数，并按权数构成各滞后变量的线性组合，形成新的变量，再进行估计。成新的变量，再进行估计。权数的类型有以下三类：权数的类型有以下三类：第一类，递减型。第一类，递减型。第三类，倒第三类，倒V V型。型。第二类，矩型。第二类，矩型。第一类，递减型。第一类，递减型。例如：例如：消费函数中，收入的近期值对消费的影响显然大于远期值的影响。消费函数中，收入的近期值对消费的影响显然大于远期值的影响。一个滞后期为一个滞后期为3的一组权数可取值如下：的一组权数可取值如下：则新的线性组合变量为则新的线性

20、组合变量为W1t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3，第二类，矩型。第二类，矩型。即认为权数是相等的，即认为权数是相等的，X的逐期滞后值对的逐期滞后值对Y的影响相同。的影响相同。例如：例如：对滞后期为对滞后期为3的分布滞后模型，可指定相等权数为的分布滞后模型，可指定相等权数为1/4，则新的线，则新的线性组合变量为性组合变量为W2t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3第三类，倒第三类，倒 V V 型。型。假定权数先递增后递减呈倒假定权数先递增后递减呈倒“V”型。型。例如：例如：在一个较长建设周期的投资中，历年投资在一个较长建设周期的投资中，历年投资X对产出对产出Y的影响，往往的影响，往往是周期期

21、中的投资额最大，因此对产出的贡献最大。是周期期中的投资额最大，因此对产出的贡献最大。设滞后期为设滞后期为4，则一组权数可取为，则一组权数可取为 于是新变量为于是新变量为W3t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3+Xt-4，一般来说，经验加权法的优点是简单易行，缺点是设置权数的随意一般来说，经验加权法的优点是简单易行，缺点是设置权数的随意性较大。研究者不仅指定了滞后变量的一般形式性较大。研究者不仅指定了滞后变量的一般形式(递减、矩形、倒递减、矩形、倒V形形)，而且指定了权数的实际数值。确定了不同的，而且指定了权数的实际数值。确定了不同的Wt项之后，研究者就用包项之后，研究者就用包含每个含每个Wt

22、的函数依次作为单一解释变量进行试验。的函数依次作为单一解释变量进行试验。例如：例如：对下述模型应用对下述模型应用OLS法法等等。从这些备择模型中根据各统计检验等等。从这些备择模型中根据各统计检验(R2检验，检验，F检验，检验，t检验，检验，D.W.检验检验)，从中选择最佳估计式，有时也试图根据经济原理来考虑，从中选择最佳估计式，有时也试图根据经济原理来考虑这种选择的合理化。这种选择的合理化。例例9-1：已知已知19551974年美国制造业库存量年美国制造业库存量Y和销售量和销售量X的统计资料如表的统计资料如表 9-1所示，所示，设定有限分布滞后模型为设定有限分布滞后模型为运用经验加权法，选择下

23、列三种权数运用经验加权法，选择下列三种权数（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 表表9-1 19551974年美国制造业库存量年美国制造业库存量Y和销售量和销售量X 单位：亿美元单位：亿美元年份年份YX年份年份YX1955195619571658195919601961196219631964450.69506.42518.70500.70527.07538.14549.39582.13600.43633.83264.80277.40287.36

24、272.80302.19307.96308.96331.13350.32373.351965196619671968196919701971197219731974682.21779.65846.55908.75970.741016.451024.451077.191208.701471.35410.03448.69464.49502.82535.55528.59559.17620.17713.98820.78解：解：W1t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3W2t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3W3t=Xt+Xt-1+Xt-2+Xt-3 在在EViews中，输入中，输入X和和Y的数据，根

25、据的数据，根据X的数据，由上述公式生成线的数据，由上述公式生成线性组合变量性组合变量W1t、W2t、W3t的数据。的数据。记新的线性组合变量分别为记新的线性组合变量分别为 k=1,2,3 然后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回归分析结果整理如下回归分析结果整理如下模型模型9-1 （-3.663）（50.919）R2=0.9942，D.W.=1.4409，F=2592(-5.029)（37.359）R2=0.9894，D.W.=1.0429，F=1396(-4.812)（38.666）R2=0.9901，D.W.=1.1588，F=1496模型模型9-2 模型模型9-3最佳的

26、方程是模型最佳的方程是模型9-1(2)阿尔蒙阿尔蒙(Almon)多项式法多项式法 针对有限滞后期模型，通过阿尔蒙变换，定义新变量，以减少针对有限滞后期模型，通过阿尔蒙变换，定义新变量，以减少解释变量个数，然后用解释变量个数，然后用OLS法估计参数。法估计参数。第一步，阿尔蒙变换第一步，阿尔蒙变换主要思想：主要思想：主要步骤：主要步骤：第二步，模型的第二步，模型的OLSOLS估计估计第一步，阿尔蒙变换第一步，阿尔蒙变换对于分布滞后模型对于分布滞后模型(9-7)假定其回假定其回归归系数系数可用一个关于滞后期可用一个关于滞后期 i 的适当的适当阶阶数的多数的多项项式来表示，即式来表示，即(9-8)其

27、中其中阿尔蒙变换要求先验地阿尔蒙变换要求先验地确定适当阶数确定适当阶数m，如取，如取m=2，得，得 (9-9)将将(9-9)式代入式代入(9-7)式得式得定义新变量定义新变量将原模型转换为将原模型转换为 (9-10)第二步，模型的第二步，模型的OLSOLS估计估计对变换后的模型对变换后的模型(9-10)式进行式进行OLS估计。估计。将得到的参数估将得到的参数估计值计值 代入代入(9-9)式式求出滞后分布模型参数的估计值求出滞后分布模型参数的估计值由于由于 ，可以，可以认为认为原模型存在的自由度不足和多重共原模型存在的自由度不足和多重共线线性性问题问题已已得到改善。得到改善。达不到减少变量个数的

28、目的。达不到减少变量个数的目的。在实际估计中，阿尔蒙多项式的阶数在实际估计中，阿尔蒙多项式的阶数m一般取一般取2或或3，不超过，不超过4，否则，否则注意：注意：(3)科伊克科伊克(Koyck)方法方法将无限分布滞后模型转换为自回归模型，然后进行估计。将无限分布滞后模型转换为自回归模型，然后进行估计。对于无限分布滞后模型对于无限分布滞后模型(9-11)科伊克变换假设偏回归系数科伊克变换假设偏回归系数i随滞后期随滞后期 i 按几何级数衰减：按几何级数衰减：(9-12)其中其中，称称为为分布滞后衰减率分布滞后衰减率称称为调为调整速率整速率(speed of adjustment)科伊克变换的具体做法

29、是：科伊克变换的具体做法是：将科伊克变换将科伊克变换(9-12)式代入模型式代入模型(9-11)式，得式，得 (9-13)将将(9-13)式滞后一期并乘以式滞后一期并乘以得得(9-14)将将(9-13)式减去式减去(9-14)式得科伊克变换模型式得科伊克变换模型 (9-15)整理整理得科伊克模型的一般形式得科伊克模型的一般形式 (9-16)其中，设其中，设（9-17）模型（模型（9-16）变为）变为(9-18)如果由（如果由（9-18）获获得参数估得参数估计值计值 ，那么由，那么由（9-17）可得可得的估的估计值计值 进进而由式（而由式（9-12）可得参数）可得参数的估的估计计。（9-19）于

30、是将原模型（于是将原模型（9-11）转换为等价形式（）转换为等价形式（9-18），解释变量为），解释变量为Xt、Yt-1。科伊克模型的两个特点：科伊克模型的两个特点：1）以一个滞后被解释变量）以一个滞后被解释变量Yt-1代替了大量的滞后解释变量代替了大量的滞后解释变量Xt-i，最大限度，最大限度 地节省了自由度，解决了滞后期长度地节省了自由度，解决了滞后期长度s难以确定的问题；难以确定的问题；2）由于滞后一期的被解释变量）由于滞后一期的被解释变量Yt-1与与Xt的线性相关程度可以肯定小于的线性相关程度可以肯定小于X的的 各期滞后值之间的相关程度，从而缓解了多重共线性。各期滞后值之间的相关程度，

31、从而缓解了多重共线性。科伊克模型的两个问题：科伊克模型的两个问题：1）模型存在随机干扰项）模型存在随机干扰项t的一阶自相关性；的一阶自相关性；2）滞后被解释变量）滞后被解释变量Yt-1与随机项与随机项t不独立，即不独立，即Cov(Yt-1，t)0。(4)帕斯卡（帕斯卡（Pascal）方法）方法*现象：现象：经济现象中有一种经济变量受某种因素影响，经济现象中有一种经济变量受某种因素影响，随着时间滞后逐渐增大，当过了某一时刻后，这种随着时间滞后逐渐增大，当过了某一时刻后，这种影响又逐渐变小，呈现一种影响又逐渐变小，呈现一种“”形滞后分布。形滞后分布。例如：例如：模型模型(9-11)可以写成以权数可

32、以写成以权数i表示的形式表示的形式:(9-20)该权数该权数i的分布形式为的分布形式为 (9-21)其中其中 为为先先验验的任意的任意选择选择的某一正整数，的某一正整数，为为待估参数。于是模型待估参数。于是模型变为变为 (9-22)当当=1时时，则则帕斯卡帕斯卡变换简变换简化化为为科依克几何分布科依克几何分布变换变换。只要只要1，形成的，形成的权权数分布数分布图图就是就是“”形滞后分布。形滞后分布。令令=0.8，则则=2=3随滞后期随滞后期i的的变变化情况化情况如如图图9-1所示。所示。情况下，权数情况下，权数r=2r=3ii i图图9-1帕斯卡模型的参数估计帕斯卡模型的参数估计(9-23)对

33、对于不同的于不同的 值值，可以得到不同，可以得到不同类类型的型的权权数分布。如果假数分布。如果假设设 =2，模型模型(9-22)变为变为加上其滞后一期的模型乘加上其滞后一期的模型乘，加上，加上乘以乘以，可，可得：得：(9-24)这这也是一个自回也是一个自回归归模型。模型。这这个模型我个模型我们们也可以估也可以估计计出它的参数，出它的参数，进进而由式而由式(9-21)就可估就可估计计出出权权数数。分布滞后模型参数估计带有很大的经验成份，这是由于经济理论不分布滞后模型参数估计带有很大的经验成份，这是由于经济理论不能对经济现象调整过程的长度作出令人满意的阐述而引起的。经济理论能对经济现象调整过程的长

34、度作出令人满意的阐述而引起的。经济理论即使认识到时间滞后的重要性，也从未提出在函数中应该包含的滞后的即使认识到时间滞后的重要性，也从未提出在函数中应该包含的滞后的精确数目。相反，滞后类型是根据可资利用的样本观测值，通过包括各精确数目。相反，滞后类型是根据可资利用的样本观测值，通过包括各种滞后类型的试验方法来探索和决定的，然后从中选择一种产生最佳统种滞后类型的试验方法来探索和决定的，然后从中选择一种产生最佳统计拟合的滞后类型。研究者用包含不同滞后类型计拟合的滞后类型。研究者用包含不同滞后类型(几何滞后、几何滞后、“”形滞后形滞后等等)的模型进行试验，并根据统计准则的模型进行试验，并根据统计准则(

35、主要的主要的)，从中选出最令人满意的，从中选出最令人满意的一种模型。一种模型。小结：小结：第三节第三节 自回归模型自回归模型一、自回归模型一、自回归模型 如果滞后变量模型中的解释变量仅包含如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值，则称为的一个或多个滞后值，则称为自回归模型自回归模型(autoregressive model)，也称为也称为内生滞后变量模型内生滞后变量模型。概念：概念：第三节第三节 自回归模型自回归模型一、自回归模型一、自回归模型一般形式：一般形式：(9-25)其中，滞后期长度其中，滞后期长度q也称为也称为自回归模型的阶数自

36、回归模型的阶数(order)。而。而 (9-26)称为称为一阶自回归模型一阶自回归模型(first-order autoregressive model)。二、自回归模型的参数估计二、自回归模型的参数估计1自回归模型的构造自回归模型的构造 一个无限期分布滞后模型可以通过科伊克变换转化为自回归模型。一个无限期分布滞后模型可以通过科伊克变换转化为自回归模型。事实上，许多滞后变量模型都可以转化为自回归模型。事实上，许多滞后变量模型都可以转化为自回归模型。(1)自适应预期自适应预期(adaptive expectation)模型模型(2)局部调整局部调整(partial adjustment)模型模型

37、 下面我们以下两个模型为例进行说明。下面我们以下两个模型为例进行说明。(1)自适应预期模型自适应预期模型最初的表现形式是：最初的表现形式是：(9-27)由于预期变量是不可实际观测的，往往作如下自适应预期假定：由于预期变量是不可实际观测的，往往作如下自适应预期假定：(9-28)其中其中为预期系数为预期系数(coefficient of expectation)，01。该式的该式的经济含义经济含义“经济行为者将根据过去的经验修改他们的预期经济行为者将根据过去的经验修改他们的预期”这个假定还可写成这个假定还可写成 (9-29)将将(9-29)式代入式代入(9-27)式得式得 (9-30)将将(9-2

38、7)式滞后一期并乘以式滞后一期并乘以，得，得 (9-31)以以(9-30)式减去式减去(9-31)式，整理得式，整理得 (9-32)可见自适应预期模型转化为一个自回归模型。可见自适应预期模型转化为一个自回归模型。其中，其中，(2)局部调整模型局部调整模型局部调整模型的最初的表现形式是：局部调整模型的最初的表现形式是：(9-33)例如：例如：局部调整模型主要是用来研究物资储备问题的。局部调整模型主要是用来研究物资储备问题的。企企业为业为了保了保证证生生产产和和销销售，必售，必须须保持一定的原材料保持一定的原材料储备储备。对应对应于一定的于一定的 产产量或量或销销售量售量Xt，存在着，存在着预预期

39、的最佳期的最佳库库存存。显显然然，不可不可观测观测。由于生产条件的波动，生产管理方面的原因，库存储备由于生产条件的波动，生产管理方面的原因，库存储备Yt的实际变化量的实际变化量只是预期变化的一部分。只是预期变化的一部分。储备按预定水平逐步进行调整，故有如下局部调整假设：储备按预定水平逐步进行调整，故有如下局部调整假设：(9-34)其中，其中，为调整系数，为调整系数，01。局部调整假设还可写成。局部调整假设还可写成 (9-35)其中其中可见，局部调整模型可转化为一个自回归模型。可见，局部调整模型可转化为一个自回归模型。把（把（9-33）代入（）代入（9-35）可得，）可得，(9-36)2自回归模

40、型的参数估计自回归模型的参数估计 对于自回归模型对于自回归模型(9-25)式，估计时的主要问题在于，滞后被解释变量式，估计时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机干扰项相关，以及随机干扰项出现序列相关性。的存在可能导致它与随机干扰项相关，以及随机干扰项出现序列相关性。同时，随机干扰项还是自相关的。而局部调整模型同时，随机干扰项还是自相关的。而局部调整模型(9-36)式则存在着式则存在着滞后被解释变量滞后被解释变量Yt-1与随机干扰项的异期相关性。与随机干扰项的异期相关性。因此，对自回归模型的估计主要视滞后被解释变量与随机干扰项的因此，对自回归模型的估计主要视滞后被解释变量与随机干

41、扰项的不同关系进行估计。不同关系进行估计。问题：问题：下面以一阶自回归模型为例说明。下面以一阶自回归模型为例说明。(1)工具变量法工具变量法对于一阶自回归模型对于一阶自回归模型 (9-37)在在实际实际估估计计中，一般用中，一般用 作作为为 的工具的工具变变量，其中量，其中 是是X的若干的若干滞后的线性组合：滞后的线性组合：(9-38)由于模型由于模型(9-37)式中已假式中已假设设随机干随机干扰项扰项与解与解释变释变量量X及其滞后及其滞后项项不不与与不再不再线线性相关。性相关。存在相关性，因此存在相关性，因此(9-37)式中的式中的(2)普通最小二乘法普通最小二乘法 若滞后被解若滞后被解释变

42、释变量量 与随机干与随机干扰项扰项可直接使用可直接使用OLS法法进进行估行估计计，得到一致估，得到一致估计计量。量。同期无关同期无关(如局部调整模型如局部调整模型)，注意：注意：上述工具上述工具变变量法只解决了解量法只解决了解释变释变量与随机干量与随机干扰项扰项相关相关对对参数估参数估计计所造所造成的影响，但没有解决成的影响，但没有解决的自相关的自相关问题问题。事实上，对于自回归模型，事实上，对于自回归模型，随机干扰项的自相关问题始终是存在的随机干扰项的自相关问题始终是存在的，对于此问题，至今没有完全有效的解决办法。对于此问题，至今没有完全有效的解决办法。唯一可做的，就是尽可能地唯一可做的，就

43、是尽可能地建立建立“正确正确”的模型，以使序列相关性的程度减轻。的模型，以使序列相关性的程度减轻。第四节第四节 格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验许多经济变量有着相互的影响关系。许多经济变量有着相互的影响关系。例如：例如：GDP的增长能够促进消费的增长，而反过来，消费的变化又是的增长能够促进消费的增长，而反过来，消费的变化又是GDP变化的一个组成部分，因此，消费增加又能促进变化的一个组成部分，因此，消费增加又能促进GDP的增加。的增加。问题：问题：当两个变量间在时间上有先导当两个变量间在时间上有先导滞后关系时，能否从统计上考察滞后关系时，能否从统计上考察这种关系是单向的还是双向的？这种关系是

44、单向的还是双向的？即主要是一个变量过去的行为在即主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影响着对影响另一个变量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为？方的当前行为？格兰杰提出了一个简单的检验程序，习惯上称为格兰杰提出了一个简单的检验程序，习惯上称为格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验。两变量两变量X和和Y，格兰杰因果关系检验要求估计以下回归模型：，格兰杰因果关系检验要求估计以下回归模型：(9-39)(9-40)可能存在有四种检验结果：可能存在有四种检验结果：(1)X对对Y有单向影响有单向影响(2)Y对对X有单向影响有单向影响 (3)Y与

45、与X间存在双向影响间存在双向影响 (4)Y与与X间不存在影响间不存在影响 格兰杰检验是通过构造格兰杰检验是通过构造F统计量，利用统计量，利用F检验完成的。检验完成的。例如：例如：针对针对X不是不是Y的格兰杰原因这一假设，即针对的格兰杰原因这一假设，即针对(9-39)式中式中X滞后项前的滞后项前的参数整体为零的假设，分别做包含与不包含参数整体为零的假设，分别做包含与不包含X滞后项的回归，记前者的滞后项的回归，记前者的残差平方和为残差平方和为RSSU，后者的残差平方和为，后者的残差平方和为RSSR；再计算；再计算F统计量：统计量：(9-41)mX的滞后项的个数的滞后项的个数 n样本容量样本容量 k

46、包含包含X滞后项的回归模型的滞后项的回归模型的 待估参数的个数。待估参数的个数。如果如果计计算的算的F值值大于大于给给定定显显著性水平著性水平下下F分布的相分布的相应应的的临临界界值值F(m,n k)，则拒绝原假设，即认为则拒绝原假设，即认为X是是Y的格兰杰原因。的格兰杰原因。注意：注意：格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的滞后格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。期可能会得到完全不同的检验结果。由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下由于假设检验的零假设是不存在因果关系，在该假设下F统计量服从统计量服从F分布，因此严格地说，该检验应该称为分布，因此严格地说，该检验应该称为格兰杰非因果关系检验格兰杰非因果关系检验。因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。