第六章动态经济模型:自回归 模型和分布滞后模型
1 第六章 动态经济模型：自回归 模型和分布滞后模型
第一节引言 很多经济过程的实现需要若干周期的时间,因此 需要在我们的计量经济模型中引入一个时间维,通 常的作法是将滞后经济变量引入模型中。让我们用 两个简单的例子说明之。 例1.Y1=a+BX t=1 n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较 般的情况是: a+BoX+B +BsS ut 即Y的现期值不仅依赖于X的现期值,而且依赖于X的 若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型,因为X 变量的影响分布于若干周期
2 第一节 引言 很多经济过程的实现需要若干周期的时间，因此 需要在我们的计量经济模型中引入一个时间维，通 常的作法是将滞后经济变量引入模型中。让我们用 两个简单的例子说明之。 例1．Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系，比较 一般的情况是： Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut, t = 1,2,…,n 即Y的现期值不仅依赖于X的现期值，而且依赖于X的 若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型，因为X 变量的影响分布于若干周期
例2.Y1=a+BY1-1+u1,t=1,2,…,n 本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系, 即依赖于它的过去值。一般情况可能是: Yt=f(Yt, Y2, 即Y的现期值依赖于它自身若干期的滞后值,还依赖 于其它解释变量 在本例中,滞后的因变量(内生变量)作为解释变 量出现在方程的右端。这种包含了内生变量滞后项 的模型称为自回归模型
3 例2．Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系， 即依赖于它的过去值。一般情况可能是： Yt = f (Yt-1 , Yt-2 , … , X2t , X3t , … ) 即Y的现期值依赖于它自身若干期的滞后值，还依赖 于其它解释变量。 在本例中，滞后的因变量（内生变量）作为解释变 量出现在方程的右端。这种包含了内生变量滞后项 的模型称为自回归模型
动态经济模型 我们上面列举了模型中包含滞后经济变量的两种 情况。第一种是仅包含滞后外生变量的模型,第 种是包含滞后内生变量的模型。在两种情况下,都 通过一种滞后结构将时间维引入了模型,即实现了 动态过程的构模
4 动态经济模型 我们上面列举了模型中包含滞后经济变量的两种 情况。第一种是仅包含滞后外生变量的模型，第二 种是包含滞后内生变量的模型。在两种情况下，都 通过一种滞后结构将时间维引入了模型，即实现了 动态过程的构模
第二节分布滞后模型的估计 我们在上一节引入了分布滞后模型: Yt=a+BoXt+B1X1+ B.X.+ 在这类模型中,由于在X和它的若干期滞后之间 往往存在数据的高度相关,从而导致严重多重共线 性问题。因此,分布滞后模型极少按(1)式这样的 般形式被估计。通常采用对模型各系数β;施加某 种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数 的数目,从而避免多重共线性问题,或至少将其影 响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法 和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法
5 第二节 分布滞后模型的估计 我们在上一节引入了分布滞后模型： Yt =α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut (1) 在这类模型中，由于在X和它的若干期滞后之间 往往存在数据的高度相关，从而导致严重多重共线 性问题。因此，分布滞后模型极少按（1）式这样的 一般形式被估计。通常采用对模型各系数βj施加某 种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数 的数目，从而避免多重共线性问题，或至少将其影 响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法 和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法