分布滞后模型与自回归.ppt

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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英国爱丁堡英国爱丁堡引子引子:货币政策效应的时滞货币政策效应的时滞货币供给货币供给投资投资消费消费进出口进出口一般价格一般价格GDP时间滞后时间滞后在宏观经济的调控中，货币政策的传导不是瞬间的，其效应的在宏观经济的调控中，货币政策的传导不是瞬间的，其效应的发挥有一定的传导过程：发挥有一定的传导过程：需要思考的问题:在现实经济活动中，经济变量之间的关系不一定是在现实经济活动中，经济变量之间的关系不一定是瞬间的，解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短瞬间的，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时

2、间内完成，在这一过程中通常都存在时间滞后存在时间滞后，也就，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。这种变量。这种滞后现象普遍存在滞后现象普遍存在，就要求我们在做经济分，就要求我们在做经济分析时应该考虑时滞的影响。析时应该考虑时滞的影响。怎样才能把这类怎样才能把这类时间上滞后时间上滞后的经济关系的经济关系纳入计量经纳入计量经济模型济模型呢？呢？本 章 内 容:此前讨论的模型变量间的关系是同时此前讨论的模型变量间的关系是同时(瞬时、静态瞬时、静态)的，的，实际不一定是这样。要反映不同时期变量之间的关系，需实际不一定是这样。要反映不

3、同时期变量之间的关系，需要引入滞后变量，使静态模型成为动态模型。要引入滞后变量，使静态模型成为动态模型。从时间关系上看：从时间关系上看：变量间瞬时关系变量间瞬时关系 不同时期变量间的关系不同时期变量间的关系 (静态模型静态模型)(动态模型动态模型)本章具体内容本章具体内容: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、自回归）分布滞后、自回归）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 第一节第一节 滞后变量滞后变量一、滞后效应与滞后变量一、滞后效应与滞后变量 滞后效应滞后效应：被被解解释释变变量量受受自自身身或或其其它它

4、变变量量过过去去值值影影响响的的现现象象，或或被被解解释变量对解释变量的响应有一定的时间延滞，称为滞后效应释变量对解释变量的响应有一定的时间延滞，称为滞后效应 滞后值滞后值：相对于某变量的本期值，该相对于某变量的本期值，该变量过去时期的数值变量过去时期的数值称为滞后值称为滞后值 滞后变量滞后变量：模型中用于模型中用于表示滞后值的变量表示滞后值的变量称为滞后变量称为滞后变量。滞后变量分为：滞后变量分为：滞后解释变量滞后解释变量 滞后被解释变量滞后被解释变量 如如 如如(几个概念几个概念)二、滞后效应产生的原因二、滞后效应产生的原因 1 1、心理因素、心理因素 心理习惯（惰性）：如收入增加后，消费

5、习惯却有惯性心理习惯（惰性）：如收入增加后，消费习惯却有惯性 心理预期：对未来的预期会影响本期的经济行为心理预期：对未来的预期会影响本期的经济行为如：现在收入增加如：现在收入增加是否永久收入增加？预期价格会下降是否永久收入增加？预期价格会下降?2 2、技术因素、技术因素 如如：投资投资 形成固定资产形成固定资产 经济增长经济增长 （有时滞）（有时滞）货币供应量货币供应量 通货膨胀（有时滞）通货膨胀（有时滞）3 3、制度因素、制度因素 契约与制度的改变有滞后契约与制度的改变有滞后，契约义务防碍对变化了的情，契约义务防碍对变化了的情况的决策况的决策三、引入滞后变量的模型三、引入滞后变量的模型 1、

6、滞后变量引入模型的一般形式滞后变量引入模型的一般形式 可以引入可以引入滞后解释变量滞后解释变量，也可以引入，也可以引入滞后被解释变滞后被解释变量量，最一般形式为，最一般形式为 其中：其中：截距项截距项 解释变量及滞后值的参数解释变量及滞后值的参数 s 滞后解释变量的滞后期滞后解释变量的滞后期被解释被解释变量滞后值的参数变量滞后值的参数 q 滞后应变量的滞后期滞后应变量的滞后期 2、分布滞后模型、分布滞后模型 模型中只含有滞后解释变量，被解释变量所受影响模型中只含有滞后解释变量，被解释变量所受影响“分布在解释变量不同时期滞后值上分布在解释变量不同时期滞后值上”的模型。的模型。一般形式：一般形式：

7、或或 （1）有限分布滞后模型有限分布滞后模型：模型中解释变量滞后期的长度：模型中解释变量滞后期的长度 S是有限的，如是有限的，如S=K（2）无限分布滞后模型无限分布滞后模型：模型中解释变量滞后期的长度：模型中解释变量滞后期的长度 是无限的，是无限的，(无法确定滞后期长度时无法确定滞后期长度时,可视为无限滞后可视为无限滞后)分布滞后模型参数的经济意义：分布滞后模型参数的经济意义：短期乘数：短期乘数：表示同期（滞后期为表示同期（滞后期为0）解释变量）解释变量 变动一变动一个单位，对本期被解释变量个单位，对本期被解释变量 平均值的影响，称为短期乘数平均值的影响，称为短期乘数或即期乘数。或即期乘数。延

8、迟乘数：延迟乘数：分别表示第分别表示第 时期的解释时期的解释变量变动一个单位，对第变量变动一个单位，对第t期被解释变量平均值的影响，分别期被解释变量平均值的影响，分别称为延迟乘数或动态乘数。称为延迟乘数或动态乘数。长期乘数长期乘数:经济处于稳定状态经济处于稳定状态(长期平衡长期平衡)时时,表示解释变量及其滞后值均变动一个单位时，由于滞后效应对表示解释变量及其滞后值均变动一个单位时，由于滞后效应对本期被解释变量本期被解释变量 平均值总的影响，称为长期乘数。平均值总的影响，称为长期乘数。模型模型 3、自回归模型、自回归模型 模型中的解释变量只包括模型中的解释变量只包括解释变量的本期值解释变量的本期

9、值和和被解释变量若干期滞后值被解释变量若干期滞后值的模型。的模型。一般形式：一般形式：由于分布滞后模型和自回归模型的估计面临不由于分布滞后模型和自回归模型的估计面临不同的问题，对其模型的估计需要分别加以讨论。同的问题，对其模型的估计需要分别加以讨论。第二节第二节 分布滞后模型及其估计分布滞后模型及其估计一、一、分布滞后模型估计存在的问题分布滞后模型估计存在的问题表面上看分布滞后模型就是多元回归，但其估计有一表面上看分布滞后模型就是多元回归，但其估计有一些值得研究的问题。些值得研究的问题。1、对于无限分布滞后模型：、对于无限分布滞后模型：滞后项无限多应估计的参数也无限多滞后项无限多应估计的参数也

10、无限多样本观测值个数总是有限的样本观测值个数总是有限的 结论：结论：事实上对无限分布滞后模型不能直接估计其参数事实上对无限分布滞后模型不能直接估计其参数 2、对于有限分布滞后模型：、对于有限分布滞后模型：可视为可视为S+1个解释变量的多元回归模型去估计，参数可以个解释变量的多元回归模型去估计，参数可以估计，但是可能面临三个问题：估计，但是可能面临三个问题：（1）解释变量）解释变量滞后期长度滞后期长度如何确定？如何确定？（2）滞后期较多，样本容量有限，）滞后期较多，样本容量有限，自由度自由度可能不够可能不够（3）可可能能出出现现多多重重共共线线性性：变变量量连连续续的的逐逐期期滞滞后后值值很很可

11、可能高度相关能高度相关补充补充:模型选择的某些准则模型选择的某些准则可可决决系系数数的的局局限限:可可决决系系数数是是模模型型中中解解释释变变量量个个数数的的不不减减函函数数，这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷。这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷。修正的可决系数：修正的可决系数：越大越好越大越好!思想思想:对增加解释变量加以一定的惩罚。对增加解释变量加以一定的惩罚。还有一些方法可以进一步加以惩罚。还有一些方法可以进一步加以惩罚。赤池信息准则（赤池信息准则（AIC）：越小越好越小越好!施瓦茨信息准则（施瓦茨信息准则（SIC）：越小越好越小越好!（有的写为（有的写为AICAIC）或或 惩罚

12、因子惩罚因子n n 样本容量样本容量k k 解释变量变个数解释变量变个数惩罚因子惩罚因子（分布滞后模型解释变量滞后期长度可参考的准则）（分布滞后模型解释变量滞后期长度可参考的准则）注意注意:这些准则都是描述性的这些准则都是描述性的,并没有理论上的依据并没有理论上的依据.解决分布滞后模型估计问题的基本思路：解决分布滞后模型估计问题的基本思路：变变换换模模型型设设法法把把多多个个滞滞后后变变量量组组合合成成为为个个数数相相对较少的新变量对较少的新变量目的：目的：减少要直接估计的参数的个数，从而减少要直接估计的参数的个数，从而 减少直接估计的参数减少直接估计的参数 增加自由度增加自由度 避免多重共线

13、性避免多重共线性二、有限分布滞后模型的估计方法二、有限分布滞后模型的估计方法对于对于 怎样变换模型怎样变换模型？1、经验权数法、经验权数法 基本基本思想思想：为减少要估计的参数个数，将各个解释变量组为减少要估计的参数个数，将各个解释变量组合为一个新变量，可对滞后变量的参数合为一个新变量，可对滞后变量的参数 作某种假定（施作某种假定（施加某种约束），最简单的办法是对滞后变量指定一定的权数加某种约束），最简单的办法是对滞后变量指定一定的权数加以组合。加以组合。权数的不同分布决定了滞后结构的不同类型权数的不同分布决定了滞后结构的不同类型（1）递减滞后结构）递减滞后结构 假定：假定：解释变量对被解释变

14、量的影响，随时间推移越来越解释变量对被解释变量的影响，随时间推移越来越小，按小，按“近大远小近大远小”原则，原则，X的权数由近到远逐步递减的权数由近到远逐步递减例如：假定权数例如：假定权数 W=1，1/2，1/4，1/8 对于原模型对于原模型 令新变量令新变量 其中：其中：是预先指定的权数是预先指定的权数例如，例如，几何递减权数几何递减权数 如如 时为时为 用用 代替各解释变量，模型变为：代替各解释变量，模型变为：即即 用估计的用估计的 可间接计算出原模型中的各个可间接计算出原模型中的各个 因为因为 加权的方法：加权的方法：（原变量加权组合）（原变量加权组合）（2）不变滞后结构）不变滞后结构

15、假定：权数为常数，即假定：权数为常数，即 或或 例如：例如：1/41/4，1/41/4，1/41/4，1/41/4（3）倒）倒V形滞后结构形滞后结构 假定：滞后变量的权数先递增后递减，权数两头小中间大假定：滞后变量的权数先递增后递减，权数两头小中间大 例如例如 权数数为：W=1/4,W=1/4,1/2,1/2,2/3,2/3,1/2,1/2,1/41/4经验权数法优缺点：经验权数法优缺点：优点：简单易行，参数估计有一致性优点：简单易行，参数估计有一致性 缺点：滞后形式和权数指定有随意性缺点：滞后形式和权数指定有随意性 2、阿尔蒙法、阿尔蒙法原模型：原模型：基本思想：基本思想：用某种多项式的方式

16、去减少待估参数的个数用某种多项式的方式去减少待估参数的个数 前提：前提：随滞后期随滞后期 而呈规律性变动，其变动可能呈某而呈规律性变动，其变动可能呈某种曲线形式种曲线形式 根据根据：高等数学中高等数学中“维尔斯特拉斯定理维尔斯特拉斯定理”：“一个有限闭一个有限闭区间的任何连续函数都可以用一个适当项的多项式去近区间的任何连续函数都可以用一个适当项的多项式去近似表示似表示”。如如:(A)(B)滞后期滞后期 一般性一般性:可以用滞后期可以用滞后期 的的m阶多项式去近似表示阶多项式去近似表示 滞后期滞后期 (=0,1,2,-s）为已知）为已知 即即关键关键:确定多项式的项次确定多项式的项次m（经验方法

17、：（经验方法：m至少比至少比和和 i 的曲线的转向点个数大即可）的曲线的转向点个数大即可）原分布滞后模型原分布滞后模型或或将将 代入原模型得代入原模型得 或或注意：注意：原模型有原模型有S+1个解释变量个解释变量 变换后模型只有变换后模型只有m+1个解释变量个解释变量 可令可令 令令 =即即 要理解其中要理解其中:：是原滞后变量的线性组合是原滞后变量的线性组合 即即 将原滞后变量变换为将原滞后变量变换为Z，Z包含了原滞后变量的信息包含了原滞后变量的信息目的目的:只要使只要使m ，拒绝，拒绝 ，存在一阶自相关，存在一阶自相关 若若|h|，不拒绝，不拒绝 ，不存在一阶自相关，不存在一阶自相关 注意

18、：注意：h 检验与模型中有多少个检验与模型中有多少个X 变量无关，计算变量无关，计算h只考虑只考虑 系数估计值的方差系数估计值的方差 h 检验只适用于检验只适用于大样本大样本，小样本时效果差，小样本时效果差 h 检检验验不不仅仅适适于于一一阶阶自自相相关关检检验验，还还适适用用于于任任意意阶阶自自相相关关的的检验检验.43案例一案例一:某地制造业库存量与销售额的关系某地制造业库存量与销售额的关系模型模型:样本数据样本数据：（亿元）（亿元）年份销售额X库存量Y年份 销售额X库存量Y198726.4845.069199741.00368.221198827.7450.642199844.86977

19、.965198928.23651.871199946.44984.655199027.2852.07200050.28290.815199130.21952.709200153.55597.074199230.79653.814200252.859101.64199330.89654.939200355.917102.44199433.11358.123200462.017107.71199535.02360.043200571.398120.87199637.33563.383200682.078147.13 第五节第五节 案案 例分析例分析44分布滞后模型与自回归模型的建立分布滞后模型与自

20、回归模型的建立估计分布滞后模型估计分布滞后模型:键入命令键入命令”LS Y C X X(-1)X(-2)X(-3)”/OK得到原模型的估计结果得到原模型的估计结果（注意：样本区间的（注意：样本区间的变化）变化）判断判断:原分布滞后模型明显原分布滞后模型明显存在多重共线性。存在多重共线性。45取权数为：取权数为：在在“Workfile”表中点表中点“Genr”，在出现的对话框中输入：，在出现的对话框中输入：Z1=X+X(-1)/2+X(-2)/4+X(-3)/8 点点“OK”即生成即生成Z1，作回归：作回归：“LS Y C Z1”/OK，即得回归结果。即得回归结果。注意因生成滞后变注意因生成滞后

21、变量减少了量减少了3个样本，个样本，这时样本区间为：这时样本区间为：1990-2006 1、经验加权法、经验加权法46原模型：原模型：经验加权模型：经验加权模型：或或经验加权估计结果：经验加权估计结果：得出原分布滞后模型的估计结果得出原分布滞后模型的估计结果：根据经验加权的结果计算原模型参数估计值根据经验加权的结果计算原模型参数估计值472、阿尔蒙法、阿尔蒙法方法方法1:生成新变量法生成新变量法有限分布滞后模型：有限分布滞后模型：将系数将系数 (i=0,1,2,3)用二次多项式近似，用二次多项式近似，原模型可变为原模型可变为点击点击“Genr”工具栏，生成新变量工具栏，生成新变量作回归作回归“

22、Y C Z0t Z1t Z2t”/OK，得回归结果，得回归结果48由由根据阿根据阿尔尔蒙蒙变换变换公式求出原分布滞后模型的各个参数，公式求出原分布滞后模型的各个参数，估估计结计结果果为为对对比用比用“PDL”命令估命令估计计的分布滞后模型的分布滞后模型结结果果(见见后面后面)49方法方法2:Eviews指令指令“PDL”用于估计分布滞后模型用于估计分布滞后模型 在在Eviews中键入阿尔蒙法的命令中键入阿尔蒙法的命令:“ls Y C PDL(X，3，2)”其中，其中，“PDL指令指令”表示进行多表示进行多项式分布滞后项式分布滞后（Polynomial Distributed Lags）模型的估

23、计，模型的估计，括号中的括号中的3表示表示X的的分布滞后长度分布滞后长度，2表示表示多项式的阶数多项式的阶数。在在Estimation Settings栏中选栏中选择择Least Squares(最小二乘法最小二乘法)，点击点击OK，得回归分析结果，得回归分析结果 50 需要指出的是，用需要指出的是，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 的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式：的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式：因此，输出结果中估计的因此，输出结果中估计的PDL01、PDL02、PDL0

24、3系数系数与用阿尔蒙多项式分步估计的系数不一致。但同前面分步与用阿尔蒙多项式分步估计的系数不一致。但同前面分步计算的结果相比，最终的分布滞后系数估计结果相同。计算的结果相比，最终的分布滞后系数估计结果相同。底部的折线图是分布滞后模型解释变量参数估计值的线底部的折线图是分布滞后模型解释变量参数估计值的线性图，也就是性图，也就是 、估计值构成的折线图。该图形估计值构成的折线图。该图形需要逆时针旋转需要逆时针旋转90度来看，图中虚线表示度来看，图中虚线表示0值线。值线。（一）问题提出：（一）问题提出：货币供应量对物价的影响存在一定时货币供应量对物价的影响存在一定时滞。西方国家的通货膨胀时滞大约为滞。

25、西方国家的通货膨胀时滞大约为2323个季度。在个季度。在中国货币供给的变化对物价也具有滞后影响，但滞后中国货币供给的变化对物价也具有滞后影响，但滞后期究竟有多长期究竟有多长?（二）模型设定：（二）模型设定：为了考察货币供应量的变化对物价的为了考察货币供应量的变化对物价的影响，我们用广义货币影响，我们用广义货币M2M2的月增长量的月增长量M2ZM2Z作为解释变作为解释变量，以居民消费价格月度量，以居民消费价格月度同比指数同比指数TBZSTBZS为被解释变量为被解释变量进行研究。首先建立如下回归模型进行研究。首先建立如下回归模型（三）收集数据：（三）收集数据：采集19962008年全国广义货币供应

26、量和物价指数的月度数据（略）案例二：案例二：中国货币供给对物价变动影响滞后性的研究中国货币供给对物价变动影响滞后性的研究1996年年1月月2008年年11月全国广义货币供应量及物价指数月月全国广义货币供应量及物价指数月度数据度数据月度广义货币M2(千亿元）广义货币增长量M2z（千亿元）居民消费价格同比指数tbzs 月度广义货币M2(千亿元）广义货币增长量M2z（千亿元）居民消费价格同比指数tbzs Jan-9658.401Oct-00129.522-0.9518100Feb-9663.7785.377109.3Nov-00130.99411.4721101.3Mar-9664.5110.733

27、109.8Dec-00134.61033.6162101.5Apr-9665.7231.212109.7Jan-01137.54362.9333101.2May-9666.881.157108.9Feb-01136.2102-1.3334100Jun-9668.1321.252108.6Mar-01138.74452.5343100.8Jul-9669.3461.214108.3Apr-01139.94991.2054101.6Aug-9672.3092.963108.1May01139.0158-0.9341101.7Sep-9669.643-2.666107.4Jun-01147.8097

28、8.7939101.4Oct-9673.15223.5092107Jul-01149.22871.419101.5Nov-9674.1420.9898106.9Aug-01149.94180.7131101Dec-9676.09491.9529107Sep-01151.82261.880899.9Jan-9778.6482.5531105.9Oct-01151.4973-0.3253100.2Feb-9778.9980.35105.6Nov-01154.08832.59199.7Mar-9779.8890.891104Dec-01158.30194.213699.7Apr-9780.8180.

29、929103.2Jan-02159.63931.337499May-9781.1510.333102.8Feb-02160.93561.2963100Jun-9782.7891.638102.8Mar-02164.06463.12999.2Jul-9783.460.671102.7Apr-02164.57060.50698.7Aug-9784.7461.286101.9May02166.0611.490498.9Sep-9785.8921.146101.8Jun-02169.60123.540299.2Oct-9786.6440.752101.5Jul-02170.85111.249999.1

30、Nov-9787.590.946101.1Aug-02173.25092.399899.3Dec-9790.99533.4053100.4Sep-02176.98243.731599.3注：n=154,表中只列了部分数据数据来源：中国经济统计数据库，。数据来源：中国经济统计数据库，。（接上页数据表格）1、当期数据回归结果、当期数据回归结果 M2Z的t统计量值为2.9753，P值为0.0034,表明当期货币供应量的变化当期货币供应量的变化对当期物价水平的影响在统计意义上显著，但未显现出滞后影响。可决系数对当期物价水平的影响在统计意义上显著，但未显现出滞后影响。可决系数很低很低,从从dw检验看有严

31、重自相关，可能遗漏了变量检验看有严重自相关，可能遗漏了变量.分析货币供应量变化影响物价的滞后性，作滞后分析货币供应量变化影响物价的滞后性，作滞后6个月的个月的分布滞后模型的估计，在分布滞后模型的估计，在Eviews工作文档的工作文档的“Equation 1.Spesification”方程设定窗口中，输入方程设定窗口中，输入:“TBZS C M2Z M2Z(-1)M2Z(-2)M2Z(-3)M2Z(-4)M2Z(-5)M2Z(-6)”结果显示结果显示(见下页见下页):M2Z各滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量各滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量的变化对物价水平的影响要经过一段时间才

32、能逐步显现。的变化对物价水平的影响要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后期的系数的但各滞后期的系数的t统计量值均显示不显著，因此还不统计量值均显示不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。能据此判断滞后期究竟有多长。2 2、滞后、滞后6 6个月的分布滞后模型个月的分布滞后模型M2Z各滞后各滞后期的系数逐期的系数逐步增加步增加t统计量值统计量值几乎均不几乎均不显著显著3 3、滞后、滞后1212个月的分布滞后模型的估计个月的分布滞后模型的估计 t统计量值统计量值几乎均不几乎均不显著显著M2Z各滞后各滞后期的系数逐期的系数逐步增加步增加滞后滞后11个个月后开始月后开始显著显著从从M2Z到到M2Z(-

33、10)，t检验表明回归系数都不显著检验表明回归系数都不显著异于零，而异于零，而M2Z（-11）回归系数的）回归系数的t统计量值为统计量值为2.1592，在，在5显著性水平下拒绝系数为零的原假显著性水平下拒绝系数为零的原假设。设。这一结果表明，这一结果表明，当期货币供应量变化对物价水平当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过的影响在经过11个月（即约一年）后才明显地显现个月（即约一年）后才明显地显现出来。出来。为了考察货币供应量变化对物价水平影响的为了考察货币供应量变化对物价水平影响的持续持续期期，再作滞后，再作滞后18个月的分布滞后模型的估计个月的分布滞后模型的估计4 4、滞后、滞后1818个

34、月的分布滞后模型个月的分布滞后模型放大字体见下两页！放大字体见下两页！Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.C 97.59653 0.286256 340.94150.0000M2Z -0.019520 0.077185-0.2529000.8008M2Z(-1)0.015064 0.077286 0.1949140.8458M2Z(-2)-0.020539 0.079295-0.2590190.7961M2Z(-3)0.004309 0.079056 0.0545060.9566M2Z(-4)0.001523 0.081215 0.018

35、7520.9851M2Z(-5)0.004786 0.082489 0.0580230.9538M2Z(-6)-0.011763 0.081670-0.1440270.8857M2Z(-7)0.066961 0.078720 0.8506160.3967M2Z(-8)0.091757 0.078392 1.1704860.2442M2Z(-9)0.043119 0.078385 0.5500860.5833M2Z(-10)0.036499 0.077371 0.4717400.6380M2Z(-11)0.164543 0.087029 1.8906690.0612M2Z(-12)0.21422

36、4 0.094830 2.2590270.0257M2Z(-13)0.231705 0.094485 2.4522830.0157M2Z(-14)0.212450 0.095659 2.2209050.0283M2Z(-15)0.215432 0.097011 2.2206870.0283M2Z(-16)0.172157 0.096130 1.7908780.0759M2Z(-17)0.109469 0.096874 1.1300150.2608M2Z(-18)0.114872 0.092097 1.2472980.2148接上表R-squared 0.685178 Mean dependen

37、t var 101.5537Adjusted R-squared 0.633612 S.D.dependent var 2.494614S.E.of regression 1.509989 Akaike info criterion 3.797135Sum squared resid 264.4877 Schwarz criterion 4.225466Log likelihood -238.2052 F-statistic 13.28748Durbin-Watson stat 0.197989 Prob(F-statistic)0.000000滞后滞后1818个月的分布滞后模型回归结果分析个

38、月的分布滞后模型回归结果分析 分析什么？参数的变动规律及统计检验结果分析什么？参数的变动规律及统计检验结果 回归系数的变动规律回归系数的变动规律:从滞后从滞后11个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响 明显增加，在滞后明显增加，在滞后13个月时达到最大个月时达到最大，然后逐步下降。，然后逐步下降。参数的检验结果参数的检验结果:从滞后从滞后12个月开始个月开始 t 统计量值变得显著，一直到滞后统计量值变得显著，一直到滞后15个月个月为止，从滞后第为止，从滞后第16个月开始个月开始 t 值又变得不显著。值又变得不显著。判断：判断：中国货币供应量变化对物价水

39、平的影响具有明显的滞后中国货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后 性，滞后期大约为一年，而且滞后影响具有持续性，持续的长性，滞后期大约为一年，而且滞后影响具有持续性，持续的长 度大约为半年左右，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为度大约为半年左右，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为 型（倒型（倒V型）。型）。存在的问题存在的问题:回归结果显示：回归结果显示：回归方程的可决系数不高，回归方程的可决系数不高，DW值也偏低，值也偏低，存在正自相关，表明除了货币供应量外，还有其他因素影存在正自相关，表明除了货币供应量外，还有其他因素影响物价变化；同时，过多的滞后变量也可能引起多重共线响物价变化

40、；同时，过多的滞后变量也可能引起多重共线性问题。性问题。但是如果我们分析的重点只是货币供应量变化对物价但是如果我们分析的重点只是货币供应量变化对物价影响的滞后性，上述结果已能说明某些问题。影响的滞后性，上述结果已能说明某些问题。5、用自回归模型代替分布滞后模型、用自回归模型代替分布滞后模型估计如下自回归模型估计如下自回归模型 此此dw不能用于判断不能用于判断自相关，为什么？自相关，为什么？注意注意:这里未用工具变量法这里未用工具变量法估计模型，估计结果估计模型，估计结果可能是有偏的可能是有偏的.检验自回归模型的自相关性检验自回归模型的自相关性用用h统计量检验自回归模型的自相关统计量检验自回归模

41、型的自相关估计估计 对于对于取取 由于由于 ，则拒绝原假设，则拒绝原假设，说明虽然这里，说明虽然这里dw=1.665627，所建立的，所建立的自回归模型还存在一阶自相关自回归模型还存在一阶自相关.但是，由于自回归模型中但是，由于自回归模型中dw统计量总是趋近于统计量总是趋近于2，用，用dw估计可能并不可靠，估计可能并不可靠，可再用其他方法估计可再用其他方法估计.若直接用残差若直接用残差e 估计，作回归估计，作回归:则则代入代入取取 由于由于 ，则拒绝原，则拒绝原假设假设 ，说明所建立的自回归模型不存在，说明所建立的自回归模型不存在一阶自相关一阶自相关.用工具变量估计自回归模型用工具变量估计自回

42、归模型工具变量选择：工具变量选择：由前面分析由前面分析m2z滞后滞后13期对期对tbzs影响影响最大，选择最大，选择 作为作为 的工具变量，回归结果的工具变量，回归结果为为:用用 h 统计量检验统计量检验自相关：自相关：自回归模型存在一阶自相关自回归模型存在一阶自相关估计估计 :在方程窗口点在方程窗口点View/Residual Test/Serial Correlation LM Test，选择，选择p=1，得到，得到:或或结论结论:存在一阶自相关存在一阶自相关表明此模型设定还是有表明此模型设定还是有问题问题!用用BG检验（拉格朗日乘数检验）检验自相关检验（拉格朗日乘数检验）检验自相关用用BG检验（拉格朗日乘数检验）检验自相关检验（拉格朗日乘数检验）检验自相关在方程窗口点在方程窗口点View/Residual Test/Serial Correlation LM Test，选择，选择p=3，得到，得到:或或结论结论:存在三阶自相关存在三阶自相关表明此模型设定有问题表明此模型设定有问题!本本 章章 作作 业业 练习题练习题7.4 71第第 七七 章章 讲讲 完完 了！了！有什么问题吗？71