°递减型: 即认为权数是递减的,Ⅹ的近期值对Y的影响较 远期值大。 如消费函数中,收入的近期值对消费的影响作 用显然大于远期值的影响。 例如:滞后期为3的一组权数可取值如下 1/2,14,1/6,1/8 则新的线性组合变量为: W=X1+X11+X12+。X1=3
•递减型： 即认为权数是递减的，X的近期值对Y的影响较 远期值大。 如消费函数中，收入的近期值对消费的影响作 用显然大于远期值的影响。 例如：滞后期为 3的一组权数可取值如下： 1/2， 1/4， 1/6， 1/8 则新的线性组合变量为： 1 1 2 3 8 1 6 1 4 1 2 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt−
矩型: 即认为权数是相等的,ⅹ的逐期滞后值对值 Y的影响相同。 如滞后期为3,指定相等权数为1/4,则新的 线性组合变量为: W2=X1+X11+X12+X1-3
即认为权数是相等的，X的逐期滞后值对值 Y的影响相同。 如滞后期为3，指定相等权数为1/4，则新的 线性组合变量为： • 矩型： 2 1 2 3 4 1 4 1 4 1 4 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt−
倒V型 权数先递增后递减呈倒“V”型。 例如:在一个较长建设周期的投资中,历年 投资X为产出Y的影响,往往在周期期中投资对 本期产出贡献最大。 如滞后期为4,权数可取为 1/6,14,1/2,1/3,1/5 则新变量为 W,=-X.+-X,+-X+-X,+-X
权数先递增后递减呈倒“V”型。 例如：在一个较长建设周期的投资中，历年 投资X为产出Y的影响，往往在周期期中投资对 本期产出贡献最大。 如滞后期为4，权数可取为 1/6， 1/4， 1/2， 1/3， 1/5 则新变量为 • 倒V型 3 1 2 3 4 5 1 3 1 2 1 4 1 6 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt− + Xt−
例5.2.1对一个分布滞后模型: +B0X1+B1X1+B2X12+B3X(=3+4 给定递减权数:1/2,1/4,1/6,1/8 W1=-X,+X,_1+-X,,+-X, 原模型变为:F=a0+aWn+1 该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为 0=0.5 a1=0.8 则原模型的估计结果为: Y 0.8 0.8 0.5+X+=H1+X1=2+。X1=3=0.5+0.4X1+0.2X1+0.133Xx2+0.1X13 2
例5.2.1 对一个分布滞后模型： Y t = 0 + 0 Xt + 1 Xt−1 + 2 Xt−2 + 3 Xt−3 + t 给定递减权数：1/2， 1/4， 1/6， 1/8 令 1 1 2 3 8 1 6 1 4 1 2 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt− 原模型变为： Yt = 0 +1 W1t + t 该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为 ˆ 0 =0.5 1 ˆ =0.8 则原模型的估计结果为： 1 2 3 1 2 3 0.5 0.4 0.2 0.133 0.1 8 0.8 6 0.8 4 0.8 2 0.8 0.5 ˆ Y t = + Xt + Xt− + Xt− + Xt− = + Xt + Xt− + Xt− + Xt−
经验权数法的优点是:简单易行 缺点是:设置权数的随意性较大 通常的做法是: 多选几组权数,分别估计出几个模型 然后根据常用的统计检验(R方检验, F检验,t检验,D-W检验),从中选 择最佳估计式
经验权数法的优点是：简单易行 缺点是：设置权数的随意性较大 通常的做法是： 多选几组权数，分别估计出几个模型， 然后根据常用的统计检验（Ｒ方检验， Ｆ检验，t检验，Ｄ-Ｗ检验），从中选 择最佳估计式